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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendant la programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ou universels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaire ou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraint Satisfaction Problem). Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont est frappée la programmation par contraintes quantifiées…mehr

Produktbeschreibung
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendant la programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ou universels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaire ou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraint Satisfaction Problem). Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont est frappée la programmation par contraintes quantifiées en introduisant une extension aux QCSP permettant d'expliciter les actions possibles de l'agent principal et de son adversaire. Puis, nous décrivons différent problèmes grâce à ce formalisme, et discutons de la place de cette extension parmi les formalismes voisins créés en réponse à cette même difficulté de modélisation. Enfin, nous nous intéressons à la notion d'optimisation dans le cas des contraintes quantifiées, et apportons un formalisme d'optimisation de contraintes quantifiées permettant d'exprimer des problèmes multi-niveaux non linéaires.
Autorenporträt
Docteur en informatique de l'université d'Orléans.