Approche hybride pour la résolution d’un DisCSP : génération automatique d’emploi du temps

Abstract

Les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) ne peuvent pas être résolus de manière classique et centralisée dans les cas où le problème à résoudre est complexe et de grande taille. Les DisCSP permettent de formaliser et de résoudre nombreux problèmes naturellement distribués dans lesquels les données sont physiquement réparties. Ils consistent à trouver une combinaison cohérente des actions de plusieurs agents autonomes dans un système multi agents. Ce travail a pour but d’hybrider les méthodes de résolution des DisCSP (backtrack asynchrone) avec une méta-heuristique (algorithme génétique) en vue d’une résolution distribuée par un système multi agents pour la résolution d’un problème de planification et d’affectation de ressources soit le problème de "emplois de temps universitaire". Nous avons choisi de formaliser le problème d’emploi de temps universitaire sous la forme d’un DisCSP c’est-a-dire un ensemble de variables et un ensemble de contraintes à satisfaire intégré dans un SMA. Nous implémentons l’algorithme backtrack asynchrone où chaque agent du système est responsable de la variable qui lui est affectée ainsi que de toutes les contraintes liées à la variable. L’ensemble de solutions obtenues servant de population initiale pour l’algorithme génétique. Enfin, nous appliquons l’algorithme génétique en respectant les contraintes pédagogiques