I detta dokument föreslår vi en familj av alger som kombinerar trädkluster med conditioning som handel utrymme för tid. Sådana algoritmer är användbara för resonemang i probabilis tic och deterministiska nätverk samt för att utföra optimeringsuppgifter. Genom att analysera problemstrukturen kommer det att vara möjligt att välja från ett spektrum den algoritm som bäst uppfyller en given tidsrymdsspecifikation. Topologi-baserade algoritmer för begränsning satisfaction och probabilistic resonemang faller in i två distinkta klasser. En klass är centrerad på träd-kluster, den andra på cykel-cutset sönderdelning. Tree-clustering innebär att omvandla det ursprungliga problemet till ett träd liknande problem som sedan kan lösas med en specialiserad träd-solvin g. algoritm [Mackworth och Freuder, 1985; Pearl, 1986j. Den trädklustrande algoritmen är tid och rum exponentiellt i den inducerade bredden (även kallad trädbredd) av problemets graf. Den omvandlande algritmen identifierar subproblem som tillsammans bildar ett träd, och lösningarna på subproblemen fungerar som de nya värdena för variabler i ett trädmetanivåproblem. Metanivåns problem kallas snickarträd. Den cykelavgränsade metoden utnyttjar problemets struktur på ett annat sätt. En cykel-cutset är en delmängd av noderna i en graf som skär alla grafens cycles. En typisk cykel-cutset metod räknar upp möjliga uppdrag till en uppsättning av cutset variabler och, för varje cutset tilldelning, löser (eller skäl till) ett träd-liknande problem i polynom tid. Den totala tids komplexiteten är exponentiell i storleken på cykeln cutset [Dechter, 1992]. Lyckligtvis kan man räkna upp alla nedskärningsuppdrag i linjärt utrymme. Eftersom trädklustreringens komplexitet avsevärt kan begränsa dess användbarhet undersöker vi det ex tält till vilket dess utrymmeskomplexitet kan minskas, samtidigt som rimliga tidskomplexitetsgarantier bibehålls. Är det möjligt att ha tidsgarantier för klusterering när man använder linjärt utrymme? I vissa problemfall är det möjligt. Särskilt på de problem vars tillhörande graf har en trädbredd och ett snitt av jämförbara storlekar (t.ex. på en ring, är snittstorleken 1 och trädbredden är 2, vilket leder till identiska tidsgränser). I allmänhet är det dock förmodligen inte möjligt, eftersom i allmänhet den minimala cykel-snitt av en graf kan vara mycket större än sin trädbredd, nämligen r $ c + 1, där cis den minimala cykel-snitt och r är trädbredden. Dessutom antar vi att varje algoritm som har en tidsbunden som är exponentiellt i trädbredden, på vissa problemfall, kommer att kräva exponentiellt utrymme i trädbredden. Utrymmet komplexitet träd-kluster kan avgränsas mer tätt med hjälp av separator bredden, som definieras som storleken på den maximala delmängd av variabler som delas av intilliggande subproblem i snickret. Vår första undersökning använder sig av separatorbredd för att kontrollera tidsrymdsbytet. Tanken är att kom binera intilliggande subproblem förenade med en stor separator i ett stort kluster så att de återstående separatorerna är av mindre storlek. När ett snickarträd med mindre sep arators genereras, dess potentiellt större kluster kan lösas med hjälp av cykel-cutset metoden. Vi kommer att utveckla sådana tids-rymd kompromisser för tro nätverk bearbetning, begränsning bearbetning, och opti mization uppgifter, vilket ger en sekvens av algoritmer som kan handla utrymme för tid. Med denna karakterisering kommer det att vara möjligt att välja från ett spektrum av algoritmer den som bäst uppfyller vissa tid-rymd krav. Algoritm träd-klusterande och cykel-cutset dekomposiering är två ytterligheter i detta spektrum. Vi introducerar idéerna med hjälp av trosnätverk (avsnitt 2) och visar sedan hur de är tillämpliga på con tist nätverk (avsnitt 3) och för optimering prob lems (avsnitt 4). Observationen att metoder baserade på konditionering är underlägsna tidsmässigt och överlägset rumsmässigt i
I REF, Dechter och El Fattah presentera en time-space tradeoff system.
Topological Parameters for Time-Space Tradeoff
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}