通过信念传播引导的消解法求解约束满足问题

消息传递算法在求解稀疏随机图上的难解约束满足问题方面取得了惊人的成功。在此类应用中，变量被依次固定以满足约束。每一步之后都运行消息传递。其结果为下一步的选择提供启发式依据。这种方法被称为“消解法”(decimation)，参照了统计物理学中的类似过程。消解过程的行为尚不清楚。在此，我们考虑一种基于信念传播 (BP) 的简单随机消解算法，并分析其在随机 k-可满足性公式上的行为。特别是，我们提出了一种用于分析的树模型，并猜想它在大规模实例的极限下能提供渐近精确的预测。数值模拟证实了这一猜想。