L'objectif de ce cours est de présenter des méthodes basées sur des contraintes utilisées en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle pour résoudre des problèmes de recherche dans divers domaines d'application. Chaque cours de 2h environ sera suivi par 2h de travail pratique pour illustré les concepts vus et manipuler les outils associés sur les applications de prise de décision.
Modalités d'évaluation : 50% 6 meilleurs TPs 50% examen
Langue du cours : documents en anglais, oral en anglais sur demande
The purpose of this course is to present constraint-based methods used in artificial intelligence and operations research to solve search problems in a variety of application domains. Each lecture of approximatively 2h will be followed by 2h of practical work for illustrating the taught concepts and manipulating the associated tools on decision making applications.
The constraint-based modelling language MiniZinc with its different back-end constraint solvers (SAT, FD, LP) will be used as a unifying framework to learn how to model a problem with variables and relations, and analyze the practical complexity of different models and solvers on some useful NP-hard problems.
Grading : 50% 6 best TDs 50% examination
Language of the classes : documents in English, teaching in English on demand
Credits ECTS : 4
- Teaching coordinator: Fages François
- Teaching coordinator: Hemery Mathieu
- Teaching coordinator: Rohmer Damien