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Ce qui change quand on décrit un problème par des variables, des domaines et des contraintes plutôt que comme une boîte noire : une commutativité qui réduit l’arbre gratuitement, une propagation qui prouve qu’une branche est sans espoir avant de l’explorer, et une mesure montrant que la plus célèbre des heuristiques d’ordonnancement ne fait rien à elle seule.
Pourquoi la planification reçoit sa propre représentation au lieu d’être une note de bas de page de la recherche, comment supprimer des morceaux de la description d’une action produit une heuristique gratuitement, et ce qu’un graphe de planification remarque que les heuristiques but par but manquent systématiquement.
Transformer un problème en espace d’états et laisser un algorithme le parcourir : ce que coûtent vraiment la complétude et l’optimalité, pourquoi c’est la mémoire et non le temps qui met en échec la recherche en largeur, et les deux conditions sur une heuristique qui rendent A* prouvablement optimal.