随机k-XORSAT模型及其NP完备扩展中聚类与算法相变之间的关系
摘要：详细分析具有随机输入的唯一可延展约束满足问题上随机启发式搜索算法的性能。我们表明，对于保持底层实例的泊松性质的任何启发式算法，算法能够找到解的限制数与变量数之比alpha\_a较临界比例alpha\_d小，超过该比例解的聚类性和高度相关性增强。此外，我们还表明，当每个约束的变量数目k趋向于无穷大时，可以通过所谓的广义单位子句启发式算法实现聚类比例。
作者：Fabrizio Altarelli, Remi Monasson and Francesco Zamponi
论文ID：0709.0367
分类：Computational Complexity
分类简称：cs.CC
提交时间：2009-11-13