Configuration base de contraintes

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Configuration à base de contraintes

• Hélène Fargier Laurent Henocque
• IRIT-Toulouse LSIS-Marseille

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Introduction

• Configurer simuler la réalisation dun produit
  à partir de composants dun catalogue
• définir la structure
• ex choix du nombre de processeurs d' un PC
• choisir des valeurs pour les attributs variables
• quantité de mémoire, vitesse,
• On peut ainsi configurer
• des calculateurs R1 puis XCON pour Digital,
• des armoires électroniques (Edf, Demex)
• des véhicules (Renault, Daimler Chryster)
• des fenêtres, des grues, du logiciel, la relation
  client, la vente, les crédits
• etc, etc, etc

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Introduction (2)

• Programmation déterministe, Systèmes experts
  variabilité du catalogue gt difficultés de
  maintenance du système
• Nouvelles approches
• programmation par contraintes et/ou programmation
  logique
• modélisations orientées objets
• Objectif de l' exposé  tentative d' état de l'
  art sur ces approches
• 1. La problématique de la configuration
• 2. Apports de la PL
• 3. Apports de la programmation par contraintes
• 4. Modélisation orientées objet
• 5. Conclusion -)

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1. La problématique de la configuration

• 3 types de tâches
• 1 la gestion du modèle de produit (le  produit
  générique ) et du modèle de configuration
  (connaissance sur le processus de configuration
  lui même)
• 2 la phase de configuration proprement dite
  (instancier le produit générique en un produit
  réalisable)
• 3 les tâches aval
• génération de données techniques (prix, délais,
  nomenclatures, BOM)
• gestion des produits configurés (suivi,
  modification, reconfiguration)

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Génération du modèle

• Générer le  produit générique  définir sa
  structure (sous produits, sous fonctions eux même
  configurables) et les contraintes entre les
  paramètres
• modéliser éventuellement le processus de
  configuration (liste de questions, conseils)
• le valider tester sa cohérence, identifier les
  données mortes, identifier des produits types
• le maintenir validation gestion de la
  cohérence dynamique, souvent par test sur des
  sessions types positives ou négatives

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La phase de configuration utilisateur

• But permettre à l' utilisateur de définir une
  instance du modèle générique réalisable
  (satisfaction des contraintes) et satisfaisant
  ses propres besoins
• 1. La phase de spécification (fortement
  interactive)
• maintenance des domaines à chaque choix de l'
  utilisateur
• proposition d' explications, aide à la
  relaxation.
• 2. La phase de génération de solution
  rechercher un produit satisfaisant contraintes et
  spécifications utilisateur
• optimiser le délais, le prix, etc
• en cas d' échec, expliquer !

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2. Les apports de la PL

• Modèle et spécifications exprimées en PL
• Il est impossible de connaître le nombre de
  composants dans une solution, contraintes de
  cardinalité basse seulement gt indécidabilité
  du problème dans le cas général
• Restriction à des domaines à algorithmes de
  décision efficaces
• Concurent constraint programming - CCP (ex
  configuration de logiciel en reprographie)
• CLP (ex ConBaCon pour les moteurs électriques)
• Modèles stables (ex configuration de Debian
  Linux)
• En général, restriction aux tâches de génération
  de solution et de reconfiguration (systèmes à
  interactivité limitée)

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3. Configuration et satisfaction de contraintes

• Aspect déclaratif des CSP (SAT inclus) et progrès
  des algorithmes associés mais limitation à des
  problèmes propositionnels
• Pour exploiter les méthodes CSP
• poser une borne sup sur le nombre de composants
• le modèle générique devient une instance de CSP
• Requêtes facilement adressées
• filtrage (limité) des domaines en cours de
  spécification
• génération de solution, validation de modèle,
  test de sessions types reconfiguration
• Requêtes nécessitant une extension du cadre CSP
• Modélisation de la structure et dimension
  générative
• Calcul d' explications / de restaurations
• Filtrage (complet) des domaines en cours de
  spécification

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3.1 CSP prise en compte de la dimension
générative

• Gérer les variables et contraintes non utilisées
  dans la solution (ne pas tout mettre à plat)
• CSP dynamiques et conditionnels
    méta-contraintes d' activation de variables,
  de contraintes
• CSP génératifs notion explicite de composants
  et de connections
• CSP composites les valeurs de certaines
  variables sont des CSP - ne sont gérés par les
  algo que variables et contraintes pertinentes
• CSP structuraux (indécidables)

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3.2 CSP explication de l' incohérence,
restauration de la cohérence

• Pour la configuration interactive (c' est
   lutilisateur qui résout le CSP)
• Compilation du CSP (automate, BDD, arbre de
  synthèse, tableaux)
• Le maintien de la cohérence globale devient
  faisable (linéaire)
• Idem pour le calcul de restaurations, la
  génération de solution, la validation de modèle
• Structure compilée potentiellement exponentielle
  en espace, mais faible complexité en pratique
  (composants indépendants, valeurs
  interchangeables)
• Calcul à la volée
• d' une restauration (CSP valués combinatoire)
• d' une explication minimale au sens de l' algo de
  maintien de cohérence courant

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3.3 CSP génération de solution

• Génération simple c' est là que l' on récupère
  beaucoup des algorithmes puissants de CSP et/ou
  de SAT
• Mais on veut aussi pouvoir optimiser
• Optimisation de critère simple
• CSP valué (poids sur les choix) ou optimisation
  de critère en CSP
• Algos de recherche opérationnelle
• Recherches incomplètes (heuristique LDS,
  réparation de solution, descente, etc)
• Optimisation multi-critère solutions Pareto
  optimales, optimisation globale, heuristiques

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4. Modélisation orientées objet (en bref)

• Exploitation  directe  des boites à outils CSP
  sur langage objet (Ilog solver, Choco)
• cf. CSP hiérachiques domaines hiérarchique et
  héritage en CSP
• Ilog configurator, Caméléon
• Concepts et Frames
• Logiques terminologiques et de description
• Remarque UML est aussi un langage formel très
  bien adapté à la description du modèle de produit
  générique une solution une instance du modèle

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Conclusion

• Fort intérêt pratique de la recherche en
  configuration nombreux domaines d' application
  industriels demande des industriels
  implication en RD
• Fort intérêt théorique des applications de
  configuration par contraintes elles succitent des
  questions qui font évoluer les cadres originaux
  (aspects génératifs par ex, explications, etc)
• Les applications de ces recherches peuvent
  dépasser la  simple  configuration de produit
• Agents cognitifs modélisation d' un agent comme
  un modèle de configuration et construction d' une
  configuration de l' agent compatible avec les
  faits
• Traitement du langage naturel (analyse
  syntaxique)
• Conflits entre les différentes approches (PL-CSP
  / objet) ?