基于结构熵的警示传播算法收敛性分析

收敛性是评价信息传播算法性能的重要指标,信息传播算法求解可满足性问题时,命题公式的结构特征影响算法的收敛性,具有复杂结构的命题公式,信息传播算法不总收敛。为了系统地对此现象给予理论解释,借助于结构熵的方法和技术,提出命题公式的结构熵模型及其度量方法,计算随机可满足性实例的结构熵。警示传播算法(WP)作为信息传播算法的基本模型,分析WP算法的收敛性对于研究其他信息传播算法的收敛性具有重要意义,分析了WP算法收敛性与结构熵之间的关系,给出WP算法收敛的判定条件。通过实验分析,该方法有效可行。     

基于二维结构熵的置信传播算法收敛性分析

为了对置信传播(BP)算法在结构比较复杂的命题公式上有时会失效,常常表现为不收敛的现象给予理论解释,提出了基于警示传播的社区发现算法(WPLPA).依据BP算法在因子图上的信息迭代策略,利用WPLPA算法对命题公式所对应因子图的社区结构进行划分.借助二维结构熵的相关理论技术,建立了命题公式的二维结构熵度量模型,通过该模型分析了BP算法的收敛性与二维结构熵之间的关系,给出BP算法的收敛性判定条件,对BP算法的收敛性进行系统分析.实验分析证明该方法有效可行,能为信息传播算法的后续研究提供理论支持.