Acquisition de Contraintes Ouvertes par Apprentissage de Solveur
Abstract
Les contraintes partiellement définies, encore appelées Contraintes Ouvertes peuvent être utilisées pour modéliser les connaissances incomplètes d'un agent ou bien ses préférences. Au lieu de simplement calculer avec la partie connue de la contrainte, nous proposons de compléter sa définition en utilisant des techniques d'Apprentissage Artificiel. Mais la Programmation par Contraintes nécessite que les contraintes aient un comportement actif pendant la résolution. Nous montrons que les techniques que nous proposons pour l'acquisition d'une contrainte ont non-seulement un faible taux d'erreur en généralisation, mais qu'elle peuvent aussi être converties en un solveur très efficace pour la contrainte fraîchement apprise.
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