Optimisation sous contraintes distribuée : une introduction au domaine

Le raisonnement sous contraintes est une des techniques majeures en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle, pour modéliser des problèmes de décision et concevoir des méthodes de résolution efficaces. Sa déclinaison distribuée, le raisonnement sous contraintes distribué (DCR) est un outil puissant pour mettre oeuvre des décisions coopératives dans le cadre des systèmes multi-agents. De tels problèmes se déclinent en (i) des problèmes de satisfaction de contraintes (DisCSP) où l'on recherche une solution satisfaisant toutes les contraintes et en (ii) des problèmes d'optimisation sous contraintes (DCOP) où l'on recherche une solution minimisant un coût global induit par les contraintes. Cet état de l'art se focalise sur le cas des DCOP, qui ont démontré leur forte applicabilité à des problèmes réels. Nous présenterons les principales familles de problèmes et de méthodes de résolutions, ainsi que des exemples d'applications.