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摘要:
置信传播算法求解RB(k,n,α,rc,p)型实例时非常有效,几乎能够有效求解接近可满足性相变点的难解实例.然而,因子图带有回路的实例,置信传播算法不总有效,常表现为不收敛.对于这种现象,至今缺少系统的理论解释.置信传播算法是最为基础的信息传播算法,对置信传播算法的收敛性分析是其他信息传播算法收敛性分析的重要基础RB(k,n,α,rc,p))模型中,取k=-2,α>1/k,rc>0均为常数,且满足ke-ac/rc≥1.证明了如果p∈(0,n-2α),则置信传播算法在RB(k,n,α,rc,p)模型产生的随机实例集上高概率收敛.最后,在RB(k,n,α,rc,p)模型上选取了几组不同的数据进行数值模拟,实验结果表明该结论有效.当问题规模n增大时,在RB(k,n,α,rc,p)模型的可满足区域,实验收敛区间趋于一个固定范围,而理论收敛区间逐渐变窄.原因在于RB(k,n,α,rc,p)模型是一个具有增长定义域的随机CSP实例产生模型,不协调赋值的数目与参数p及问题规模n有关.
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文献信息
篇名 RB模型实例集上置信传播算法的收敛性
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 置信传播算法 收敛性 约束可满足性问题 RB模型
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 2712-2724
页数 13页 分类号 TP181
字数 11134字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004877
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许道云 贵州大学计算机科学系 125 460 12.0 16.0
2 王晓峰 北方民族大学计算机科学系 26 122 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
置信传播算法
收敛性
约束可满足性问题
RB模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
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36
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