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DIMACS
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新的SSLD方法通过SDP预处理增强了图着色启发式算法
研究人员开发了一种名为SSLD（半定谱学习与DSATUR）的新方法，该方法增强了NP难图着色问题的DSATUR启发式算法。SSLD通过识别高质量的初始颜色类别来预处理图，使用半定规划，类似于计算Lovász theta数的方法。在DSATUR完成着色之前应用此预处理步骤，已证明在包括DIMACS、随机图和调度问题在内的各种基准实例中，其性能与DSATUR和朴素基线相当或更优。虽然SSLD比DSATUR慢得多，但它展示了SDP引导的预处…
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新的基准套件标准化多目标搜索评估
研究人员引入了一个新的、标准化的基准套件，旨在解决多目标搜索（MOS）实证评估中的碎片化问题。该套件涵盖了包括道路网络、合成图、游戏环境和机器人运动规划在内的多样化领域。它提供了固定的实例、标准化的查询和评估协议，以确保跨研究的稳健和可复现的比较，超越了之前如DIMACS道路网络等默认基准的局限性。