+ Résumé : Pour les solveurs de problèmes combinatoires (CP, PB, SAT, etc.), l'heuristique de choix de variable occupe une place centrale en sélectionnant les variables sur lesquelles brancher lors de la recherche avec retour-arrière. Comme de nombreuses heuristiques de branchement ont été proposées dans la littérature, une question clé est d'identifier, à partir d'un ensemble d'heuristiques candidates, laquelle est la meilleure pour résoudre une tâche de satisfaction (ou d'optimisation) donnée. En se basant sur l'observation que les solveurs modernes utilisent des séquences de redémarrage, le problème d'identification de la meilleure heuristique peut être considéré dans le contexte des bandits multi-bras comme un problème d'identification du meilleur bras. En d'autres termes, à chaque run d'une séquence de redémarrage donnée, le bandit sélectionne une heuristique et reçoit une récompense pour cette heuristique avant de passer au run suivant. L'objectif est d'identifier la meilleure heuristique en le moins de runs possible. Lors de ce séminaire, nous présentons l'application des algorithmes de bandit multi-bras de l'état de l'art jusqu'à la proposition d'un nouveau bandit exploitant l'aspect non-stochastique des heuristiques tout en se basant sur une suite de redémarrage souvent adoptée dans ces solveurs : la suite de Luby. Au-delà de ces travaux, nous proposons une vue sur de possibles adaptations aux solveurs d'optimisation, ainsi que dans la domaine de l'hybridation de solveurs PB/MILP.
+ Copie des [Slides](https://gitlab.lis-lab.fr/richard.ostrowski/coala/raw/main/seminar-slides/2024-01-24-Hugues_WATTEZ-Identification_de_la_meilleure_heuristique_pour_les_solveurs_de_problèmes_combinatoires.pdf)
### Mercredi 20 décembre 2023 à 15h
+ Lieu : Salle de réunion COALA, dans les locaux de l'équipe.
