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一种基于变量熵求解约束满足问题的置信传播算法

赵春艳  郑志明  
【摘要】:在置信传播(belief propagation,BP)算法中,提出一种基于变量熵来挑选变量从而固定变量赋值的策略,用于求解一类具有增长定义域的随机约束满足问题.RB模型是一个具有增长定义域的随机约束满足问题的典型代表,已经严格证明它不仅存在精确的可满足性相变现象,而且可以生成难解实例.在RB模型上选取两组不同的参数进行数值实验.结果表明:在接近可满足性相变点时,BP引导的消去算法仍然可以非常有效地找到随机实例的解;不断增加问题的规模,算法的运行时间呈指数级增长;并且当控制参数(约束紧度)增加时,变量的平均自由度逐渐降低.

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