Techniques de réduction de la complexité des algorithmes pour résoudre des problèmes avec incertitude et préférences
Objectifs de la chaire
La compilation des connaissances est une famille d’approches qui permettent d’aborder le caractère intraitable d’un certain nombre de problèmes (au-delà de NP). Un problème est “compilé” (pré
traité, généralement transformé en une instance d’une autre langue) dans une phase hors-ligne afin pour soutenir les demandes pertinentes.
L’objectif de notre chaire est de dessiner des cartes de compilation (en gros, des analyses comparatives de complexité), et développer et expérimenter des modèles de compilation et des algorithmes pour l’optimisation des problèmes de préférences et/ou d’incertitudes, soit le
modèle d’incertitude/préférence quantitatif (par exemple, réseaux GAI, réseaux bayésiens, CSP temporels) ou qualitatif (par exemple, réseaux CP, approches logiques, algèbre de points et d’intervalles). Notre domaine d’application comprend les problèmes de planification temporelle, les problèmes de configuration et la théorie des jeux.
Programme : IA certifiable
Thème : Raisonnement automatique et décision
Porteur : Hélène Fargier, DR CNRS, IRIT
Co-chairs :
- Christian Artigues (CNRS, LAAS)
- Romain Guillaume (UT2J, IRIT)
- Jérôme Mengin (UT3,IRIT), C.dric Pralet (ONERA)
Porteur : Hélène Fargier, CNRS
Co- chairs :
- Christian Artigues (CNRS, LAAS)
- Romain Guillaume (UT2J, IRIT)
- Jérôme Mengin (UT3, IRIT), C.dric Pralet (ONERA)
Chercheurs associés :
- Florent Teichteil-Konigsbuch (Airbus),
- Guillaume Poveda (Airbus) – Forthcoming
Doctorants
- Louis Riviere, depuis Juillet 2020
- Hieu Tran Tron, since January 2021 Forthcoming joint Ph. D with ISAE/EMAC (E. Vareille/P. Gaborit), not funded by ANITI
Post-docs :
- Nicolas Schmidt, depuis février 2020
Evénements organisés
- International autumn school on Constraint Programming, Combinatorial Optimization and Machine
- Learning (ACP – ANITI- GDR RO and IA
- [AAMAS21] Hélène Fargier, Jérôme Mengin: A Knowledge Compilation Map for Conditional Preference Statements-based Languages. AAMAS 2021: 492-500
- [DAM19] Margaux Nattaf, Mark. Horv.th, Tam.s Kis, Christian Artigues, Pierre Lopez. Polyhedral results and valid inequalities for the continuous energy-constrained scheduling problem. Discrete Applied Mathematics, Elsevier, 2019, 258, pp.188-203.
- [ECSQARU21] Hélène Fargier, Erik Martin-Dorel, Pierre Pommeret-Coquot. Games of Incomplete Information: a Framework Based on Belief Functions. ECSQARU 21 (accepted)
- [Fuzz’IEEE20] Romain Guillaume, Adam Kasperski, Pawel Zielinski: Robust Possibilistic Production Planning Under Budgeted Demand Uncertainty. FUZZ-IEEE 2020: 1-8
- [Fuzz’IEEE21a] Guillaume, R., Kasperski, A., & Zieliński, P. Robust possibilistic optimization with copula function (accepted)
- [Fuzz’IEEE21b] Guillaume, R., Kasperski, A., & Zieliński, P. Robust optimization with scenarios using belief functions (accepted).
- [ICORE21a] Christian Artigues, Emmanuel H.brard, Alain Quilliot, H.l.ne Toussaint. Multi-Mode RCPSP with Safety Margin Maximization: Models and Algorithms. 10th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, Feb 2021, Online Streaming, Austria. pp.129-136.
- [ICORE21b] Louis Rivi.re, Christian Artigues, Azeddine Cheref, Nicolas Jozefowiez, Marie-Jos. Huguet, Sandra Ulrich Ngueveu, Vincent Charvillat Multi-product, Multi-supplier Order Assignment and Routing for an e- Commerce Application in the Retail Sector 10th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, Feb 2021, Austria. pp.438-445.
- [IJAR 20] Hélène Fargier, Romain Guillaume: Sequential decision making under ordinal uncertainty: A qualitative alternative to the Hurwicz criterion. Int. J. Approx. Reason. 116: 1-18 (2020).
- [IJPR20] Oliver Polo Mejia, Christian Artigues, Pierre Lopez, Virginie Basini. Mixed-integer/linear and constraint programming approaches for activity scheduling in a nuclear research facility, International Journal of Production Research, Taylor & Francis, 2020, 58 (23), pp.7149-7166.
- [IPMU20] Tom Portoleau, Christian Artigues, Romain Guillaume: Robust Predictive-Reactive Scheduling: An Information-Based Decision Tree Model. IPMU 2020: 479-492
- [MDAI’21] Didier Dubois, Hh.l.ne Fargier, Romain Guillaume,Agnes Rico. Sequential decision- making under uncertainty using hybrid probability-possibility functions. MDAI’21 (accepted)
- [KR20] Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Meriem Trabelsi: Ordinal Polymatrix Games with Incomplete Information. KR 2020: 99-108
- [ROADEF21a] Louis Rivière.Two-stage stochastic/robust scheduling using permutable operation groups: a constraint programming approach. ROADEF’21.
- [ROADEF21b] Trong-Hieu Tran. Hybridation entre recherche incomplète et apprentissage de conflits pour un problème de routage avec sélection de clients. ROADEF’21.
- [TR20] Yun He, Christian Artigues, Cyril Briand, Nicolas Jozefowiez, Sandra Ulrich Ngueveu. A Matheuristic with Fixed-Sequence Reoptimization for a Real-Life Inventory Routing Problem, Transportation Science, 2020, 54 (2), pp.355-374
En savoir +
Le choix assisté par ordinateur, avec Hélène Fargier
Curieuse, Hélène Fargier s’intéresse aux idées et projets autant qu’elle aime rencontrer les gens pour confronter ses points de vue. Une attitude ouverte qu’elle adopte aussi en matière d’intelligence artificielle, dans son rôle de porteuse de chaire.