Résumé
Les problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP (Constraint Satisfaction Problem) sont des problèmes mathématiques où l'on cherche des états ou des objets satisfaisant un certain nombre de contraintes ou de critères. Les CSP font l'objet de recherches intenses à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle. De nombreux CSP nécessitent la combinaison d'heuristiques et de méthodes d'optimisation combinatoire pour être résolus en un temps raisonnable. Ils sont notamment au cœur de la programmation par contraintes, un domaine fournissant des langages de modélisation de problèmes et des outils informatiques les résolvant. Formellement, un problème de satisfaction de contraintes est défini par un triplet , où est un ensemble de variables, est un ensemble de domaines de valeurs tels qu'un de ses éléments soit le domaine d'une variable de , et est un ensemble de contraintes. Chaque contrainte est à son tour une paire , où est un N-uplet de variables et est un ensemble de N-uplets de valeurs ; tous ces N-uplets ayant le même nombre d'éléments ; ainsi définit une relation. Une évaluation des variables est une fonction des variables vers les domaines, . Une telle évaluation satisfait une contrainte si . Une solution est une évaluation qui satisfait toutes les contraintes. Les CSP sont aussi étudiés en théorie de la complexité des algorithmes et en théorie des modèles finis. Une question importante est de savoir si pour chaque ensemble de relations, l'ensemble de tous les CSP qui peuvent être représentés uniquement par des relations choisies à partir de cet ensemble est soit de classe P soit NP-complet (en présumant P ≠ NP). Si une telle dichotomie est vraie, alors les CSP fournissent l'un des plus larges ensembles connus de NP, évitant les problèmes qui ne sont ni résolubles en un temps polynomial ni NP-complets, dont l'existence fut démontrée par le théorème de Ladner. La dichotomie est connue pour des CSP où le domaine de valeurs est de taille 2 ou 3.
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Retour sur trace
En informatique, plus précisément en algorithmique, le retour sur trace ou retour arrière (appelé aussi backtracking en anglais) est une famille d'algorithmes pour trouver des solutions à des problèmes algorithmiques, notamment de satisfaction de contraintes. Contrairement à une recherche exhaustive, un algorithme de retour sur trace construit incrémentalement des solutions candidates. Il abandonne la construction lorsqu'il ne peut compléter le candidat courant en solution valide.
Propagation de contraintes
La propagation de contraintes dans le domaine de la programmation par contraintes est le fait de réduire le domaine d'une variable afin de maintenir l'ensemble des valeurs possibles cohérent avec les contraintes du problème. La propagation de contraintes permet ainsi de résoudre un problème si la propagation permet d'établir la cohérence du problème. Les techniques de propagation de contraintes sont utilisées pour réduire la taille de l'espace de recherche lors de la résolution d'un problème de satisfaction de contraintes par un algorithme de recherche arborescente.
Problème de satisfaction de contraintes
Les problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP (Constraint Satisfaction Problem) sont des problèmes mathématiques où l'on cherche des états ou des objets satisfaisant un certain nombre de contraintes ou de critères. Les CSP font l'objet de recherches intenses à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle. De nombreux CSP nécessitent la combinaison d'heuristiques et de méthodes d'optimisation combinatoire pour être résolus en un temps raisonnable.
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