Dynamic Branch & Bound Distribué
Abstract
Les méthodes exploitant le principe d'explication [2] (nogoods) pour la résolution des réseaux de contraintes distribués semblent constituer la meilleure approche en termes de complexité théorique en temps. Néanmoins, rares sont les approches d'optimisation qui tirent le meilleur parti de la puissance des nogoods valués [16]. Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme de recherche appliqué aux problèmes d'optimisation de contraintes distribués (DCOPs), appelé Dynamic Branch & Bound Distribué (DisDB&B). Les agents assignent leurs variables d'une manière séquentielle et transmettent en avant leurs nogoods valués. La combinaison des bornes inférieures induites à partir des nogoods valués contribue assurément à l'accélération de la recherche et à l'élimination des sous problèmes irréalisables. Dans cet article, nous montrons que notre algorithme est complet. L'analyse des résultats expérimentaux montrent l'intérêt de notre approche.
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