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Problèmes
d'optimisation combinatoire sous contraintes
Participants : Michel Page, Jérôme Gensel, Sylvie Robert,
Véronique Chabanis.
Un des problèmes abordé dans le cadre des travaux du projet Sherpa sur la simulation à base de connaissances est la simulation inverse. Etant donné un modèle qui comporte des équations et des connaissances symboliques sur ce modèle (conditions de validité des équations, ...), on recherche la valeur d'une ou plusieurs variables d'entrée permettant d'atteindre une valeur particulière pour une variable de sortie particulière. Un algorithme pour la simulation inverse alliant des techniques basées sur la théorie des graphes et des techniques de satisfaction de contraintes a été élaboré au sein du projet. Cet algorithme a été implanté dans le système AMIA et validé sur des applications complexes.