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[libdai.git] / include / dai / hak.h
index a874950..e62b7f6 100644 (file)
@@ -1,22 +1,17 @@
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-*/
+/// \file
+/// \brief Defines class HAK.
+/// \todo Improve documentation
 
 
 #ifndef __defined_libdai_hak_h
 namespace dai {
 
 
-/// HAK provides an implementation of the single and double-loop algorithms by Heskes, Albers and Kappen
+/// Approximate inference algorithm: implementation of single-loop ("Generalized Belief Propagation") and double-loop algorithms by Heskes, Albers and Kappen
+/** \todo Optimize HAK with precalculated indices, similarly to BP.
+ */
 class HAK : public DAIAlgRG {
-    protected:
+    private:
         std::vector<Factor>                _Qa;
         std::vector<Factor>                _Qb;
         std::vector<std::vector<Factor> >  _muab;
         std::vector<std::vector<Factor> >  _muba;
+        /// Maximum difference encountered so far
+        double _maxdiff;
+        /// Number of iterations needed
+        size_t _iters;
 
     public:
+        /// Parameters of this inference algorithm
         struct Properties {
+            /// Enumeration of possible cluster choices
+            DAI_ENUM(ClustersType,MIN,DELTA,LOOP)
+
+            /// Verbosity
             size_t verbose;
+
+            /// Maximum number of iterations
             size_t maxiter;
+
+            /// Tolerance
             double tol;
-            ENUM3(ClustersType,MIN,DELTA,LOOP)
+
+            /// Damping constant
+            double damping;
+
+            /// How to choose the clusters
             ClustersType clusters;
+
+            /// Use single-loop (GBP) or double-loop (HAK)
             bool doubleloop;
+
+            /// Depth of loops (only relevant for clusters == ClustersType::LOOP)
             size_t loopdepth;
         } props;
-        double maxdiff;
-        
+
+        /// Name of this inference algorithm
+        static const char *Name;
+
     public:
         /// Default constructor
-        HAK() : DAIAlgRG(), _Qa(), _Qb(), _muab(), _muba(), props(), maxdiff() {}
-
-        /// Copy constructor
-        HAK(const HAK & x) : DAIAlgRG(x), _Qa(x._Qa), _Qb(x._Qb), _muab(x._muab), _muba(x._muba), props(x.props), maxdiff(x.maxdiff) {}
-
-        /// Clone function
-        HAK* clone() const { return new HAK(*this); }
-        
-        /// Construct from RegionGraph
-        HAK(const RegionGraph & rg, const PropertySet &opts);
-
-        /// Construct from RactorGraph using "clusters" option
-        HAK(const FactorGraph & fg, const PropertySet &opts);
-
-        /// Assignment operator
-        HAK & operator=(const HAK & x) {
-            if( this != &x ) {
-                DAIAlgRG::operator=(x);
-                _Qa    = x._Qa;
-                _Qb    = x._Qb;
-                _muab  = x._muab;
-                _muba  = x._muba;
-                props  = x.props;
-                maxdiff = x.maxdiff;
-            }
-            return *this;
-        }
-        
-        static const char *Name;
+        HAK() : DAIAlgRG(), _Qa(), _Qb(), _muab(), _muba(), _maxdiff(0.0), _iters(0U), props() {}
+
+        /// Construct from FactorGraph fg and PropertySet opts
+        HAK( const FactorGraph &fg, const PropertySet &opts );
+
+        /// Construct from RegionGraph rg and PropertySet opts
+        HAK( const RegionGraph &rg, const PropertySet &opts );
+
+
+        /// @name General InfAlg interface
+        //@{
+        virtual HAK* clone() const { return new HAK(*this); }
+        virtual std::string identify() const;
+        virtual Factor belief( const Var &n ) const;
+        virtual Factor belief( const VarSet &ns ) const;
+        virtual std::vector<Factor> beliefs() const;
+        virtual Real logZ() const;
+        virtual void init();
+        virtual void init( const VarSet &ns );
+        virtual double run();
+        virtual double maxDiff() const { return _maxdiff; }
+        virtual size_t Iterations() const { return _iters; }
+        //@}
+
 
+        /// @name Additional interface specific for HAK
+        //@{
         Factor & muab( size_t alpha, size_t _beta ) { return _muab[alpha][_beta]; }
         Factor & muba( size_t alpha, size_t _beta ) { return _muba[alpha][_beta]; }
         const Factor& Qa( size_t alpha ) const { return _Qa[alpha]; };
@@ -92,23 +109,15 @@ class HAK : public DAIAlgRG {
 
         double doGBP();
         double doDoubleLoop();
-        double run();
-        void init();
-        std::string identify() const;
-        Factor belief( const Var &n ) const;
-        Factor belief( const VarSet &ns ) const;
-        std::vector<Factor> beliefs() const;
-        Complex logZ () const;
-
-        void init( const VarSet &ns );
-        void undoProbs( const VarSet &ns ) { RegionGraph::undoProbs( ns ); init( ns ); }
-        void setProperties( const PropertySet &opts );
-        PropertySet getProperties() const;
-        double maxDiff() const { return maxdiff; }
+        //@}
 
     private:
         void constructMessages();
         void findLoopClusters( const FactorGraph &fg, std::set<VarSet> &allcl, VarSet newcl, const Var & root, size_t length, VarSet vars );
+
+        void setProperties( const PropertySet &opts );
+        PropertySet getProperties() const;
+        std::string printProperties() const;
 };