Symétries locales et globales en logique propositionnelle et leurs extensions aux logiques non monotones / Tarek Nabhani ; sous la direction de Belaïd Benhamou et de Richard Ostrowski
Type de document : ThèseLangue : français.Pays: France.Éditeur : [S.l.] : [s.n.], 2011Description : 1 vol. (IX-106 p.) ; 30 cmISBN: [s.n.].Bibliographie : Bibliogr. p. [99]-106.Sujet MSC : 68V15, Computer science support for mathematical research and practice, Theorem proving03B35, General logic, Mechanization of proofs and logical operations
97-02, Research exposition (monographs, survey articles) pertaining to mathematics educationNote de thèse: Thèse de doctorat, informatique, 2011, Université de ProvenceEn-ligne : abes
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CMI Réserve | Thèses NAB (Browse shelf(Opens below)) | Available | 00278-01 |
Bibliogr. p. [99]-106
Thèse de doctorat informatique 2011 Université de Provence
La symétrie est par définition un concept multidisciplinaire. Il apparaît dans de nombreux domaines. En général, elle revient à une transformation qui laisse invariant un objet. Le problème de satisfaisabilité (SAT) occupe un rôle central en théorie de la complexité. Il est le problème de décision de référence de la classe NP-complet (Cook, 71). Il consiste à déterminer si une formule CNF admet ou non une valuation qui la rend vraie. Dans la première contribution de ce mémoire, nous avons introduit une nouvelle méthode complète qui élimine toutes les symétries locales pour la résolution du problème SAT en exploitant son groupe des symétries. Les résultats obtenus montrent que l'exploitation des symétries locales est meilleure que l'exploitation des symétries globales sur certaines instances SAT et que les deux types de symétries sont complémentaires, leur combinaison donne une meilleure exploitation.En deuxième contribution, nous proposons une approche d'apprentissage de clauses pour les solveurs SAT modernes en utilisant les symétries. Cette méthode n'élimine pas les modèles symétriques comme font les méthodes statiques d'élimination des symétries. Elle évite d'explorer des sous-espaces correspondant aux no-goods symétriques de l'interprétation partielle courante. Les résultats obtenus montrent que l'utilisation de ces symétries et ce nouveau schéma d'apprentissage est profitable pour les solveurs CDCL.En Intelligence Artificielle, on inclut souvent la non-monotonie et l'incertitude dans le raisonnement sur les connaissances avec exceptions. Pour cela, en troisième et dernière contribution, nous avons étendu la notion de symétrie à des logiques non classiques (non-monotones) telles que les logiques préférentielles, les X-logiques et les logiques des défauts.Nous avons montré comment raisonner par symétrie dans ces logiques et nous avons mis en évidence l'existence de certaines symétries dans ces logiques qui n'existent pas dans les logiques classiques. ;
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