Des métaheuristiques pour le guidage d’un solveur de contraintes dédié à la planification automatisée de véhicules

par François Lucas

Thèse de doctorat en Informatique temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Arnaud de La Fortelle et de Patrick Siarry.

Soutenue le 12-07-2012

à Paris, ENMP , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre de robotique (Paris) (laboratoire) .

Le président du jury était Nicolas Durand.

Le jury était composé de Arnaud de La Fortelle, Patrick Siarry, Christophe Guettier, Jin-Kao Hao.

Les rapporteurs étaient Nacer M'Sirdi, Christine Solnon.


  • Résumé

    Cette thèse, réalisée en collaboration avec Sagem Défense Sécurité, porte sur l'élaboration d'une stratégie de recherche efficace pour la résolution de problèmes de planification d'itinéraires de véhicules. Nous considérons ici en particulier les problèmes de planification avec contraintes de points de passage et de "capacité" (énergie, bande passante radio) appliquées au véhicule. Ce document propose une approche originale, hybridant un algorithme de colonies de fourmis avec un solveur de Programmation par Contraintes existant. Le premier est utilisé pour résoudre rapidement une version relaxée du problème. La solution partielle obtenue est alors employée pour guider la recherche du second, par le biais d'une méthode de sonde, vers les zones les plus prometteuses de l'espace d'état. Cette approche permet ainsi de combiner la rapidité des métaheuristiques et la complétude de la programmation par contraintes. Nous montrons expérimentalement que cette approche satisfait les exigences pour une utilisation du planificateur dans un cadre embarqué.

  • Titre traduit

    Metaheuristics for the guidance of a constraint solver dedicated to automated vehicle planning


  • Résumé

    This thesis, led in collaboration with Sagem Defence & Security, focuses on defining an efficient search strategy to solve vehicle path planning problems. This work addresses more precisely planning problems in which waypoints and "capacity" constraints (energy, radio bandwidth) are applied to vehicles.This document proposes an original approach, mixing an Ant Colony algorithm with an existing Constraint Programming solver. The former is used to fastly solve a relaxed version of the problem. The partial solution returned is then employed to guide the search of the latter, through a Probe Backtrack mechanism, towards the most promising areas of the state space. This approach allows to combine the metaheuristics solving fastness and the Constraint Programming completeness. We experimentally show that this approach meets the requirements for an on-line use of the planner.


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