Dates importantes
| résumés: | |
| articles: | |
| tutoriels: | |
| notification: | |
| version définitive: | 18 avril |
| Inscription: | 4 Mai |
| JFPC: | du 22 au 24 Mai |
News
- Inscription ouverte!
- Les actes des JFPC sont disponibles.
- Programme des sessions invitées, tutoriels et contributions acceptées.
- Le Programme complet des présentations est disponible: (pdf)
Programme
Programme des sessions (programme complet au format pdf ou open office)
(cliquer sur l'image pour une version élargie)
Exposé invité JFPC '12 le mardi 22 mai 9h15 - 10h30
| LIRMM, U. Montpellier | www.lirmm.fr/~bessiere |
Résumé:
La propagation de contraintes est un composant essentiel de la programmation par contraintes. Depuis 15 ans, les contraintes globales se sont rendues indispensables parce qu'elles permettent souvent une propagation forte. Il existe plus de 300 contraintes globales. Nous montrerons que beaucoup d'entre elles sont soit NP-difficiles à propager, soit décomposables en contraintes d'arité fixe préservant la propagation. Mais nous montrerons aussi que parmi les contraintes globales polynomiales à propager, il y en a qui n'admettent pas de décomposition de taille polynomiale en contraintes d'arité fixe préservant la propagation. Ce résultat de non-décomposabilité s'applique aussi aux décompositions en SAT : la propagation unitaire sur un nombre polynomial de clauses ne peut pas simuler la propagation de toutes les contraintes globales polynomiales.
Exposé invité JFPC '12 le mercredi 23 mai 9h00 - 10h15
| TASC - Ecole des Mines de Nantes | http://www.emn.fr/z-info/ppc/ |
Résumé:
Dans cet exposé nous nous intéressons aux problèmes d'optimisation impliquant une séquence de variables qui représentent des coûts. Au travers de l'exemple d'un problème d'ordonnancement cumulatif, nous montrons que la programmation par contraintes est une technique bien adaptée à la résolution de ce type de problèmes. Ce constat est particulièrement vrai lorsque des contraintes métier sont posées sur les séquences, indépendamment du ou des critères d'optimisation. Nous présentons plusieurs algorithmes que nous avons développés récemment pour traiter ce type de contraintes.
Exposé invité JFPC/JIAF '12 le jeudi 24 mai 9h00 - 10h15
| (1) LIFO, Univ. d'Orléans | www.univ-orleans.fr/lifo/Members/vrain |
| (2) LIPN, Univ. Paris-13 | www-lipn.univ-paris13.fr/~rouveirol |
Résumé:
L'apprentissage symbolique se définit souvent comme la recherche d'une hypothèse dans un espace de recherche structuré par une relation de généralité. Nous présenterons cette problématique dans le cadre de la Programmation Logique Inductive (appelée aussi apprentissage relationnel) où le langage de représentation des exemples, la théorie du domaine et le langage de concept cible sont des sous-ensembles de la logique du 1er ordre. Le problème certainement le plus étudié est celui de l'apprentissage supervisé (induction prédictive) où étant donnés une théorie du domaine et un ensemble d'exemples (positifs et négatifs), un système de PLI doit induire un programme logique impliquant logiquement tous les exemples positifs et aucun des exemples négatifs. Nous brosserons un très bref panorama des méthodes et résultats fondamentaux en Programmation Logique Inductive, en particulier la propositionnalisation permettant de redécrire un problème relationnel en un problème propositionnel. Nous présenterons aussi l'induction descriptive qui s'intéresse à la découverte de schémas exprimant des régularités dans les données. Enfin, nous aborderons deux domaines de recherche actuels et particulièrement motivants, que ce soit en terme d'applications que de problèmes scientifiques ouverts : l'apprentissage par renforcement relationnel et l'apprentissage statistique relationnel.
Tutoriel JFPC'12 le mercredi 23 mai 14h00 - 15h15
| CRIL, Université Lille Nord de France, Lens | http://www.cril.fr/~sais |
Résumé:
Ce cours propose de dresser un tour d'horizon des problèmes de découvertes de motifs intéressants dans des masses de données. Après une brève introduction sur les applications sous-jacentes, nous présenterons leurs principales caractéristiques puis, nous montrerons comment ils peuvent tirer profit de trois champs disciplinaires de l'informatique : l'algorithmique d'énumération, la programmation par contraintes/SAT et les bases de données.
Liste des contributions acceptées à JFPC'12
