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Intelligence Artificielle
La boucle lente que les solveurs de contraintes ont enfin appris à sauter
Des chercheurs proposent un propagateur global pour les contraintes de différence en programmation par contraintes, remplaçant l’approche de propagation par contrainte standard. La méthode exploite les solveurs de théorie SMT mais les adapte à la propagation en domaine fini avec support d’explication, promettant une résolution plus rapide pour les problèmes d’ordonnancement et de planification.
2026-07-30