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Random geometric graphs
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新方法分析图结构以评估最短路径算法
研究人员开发了一种通过分析图结构来评估最短路径算法的新方法。该方法将图嵌入到特征空间并进行聚类，以识别结构相似的区域，然后用这些区域来评估算法性能。研究考察了Erdos-Renyi图、随机几何图和道路网络，并测试了Dijkstra、双向Dijkstra和A*等算法。研究结果表明，虽然图生成器会创建稳定的结构区域，但性能相似性并不总是与结构相似性一致，并且不同的基准测试族占据不同的区域。
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对用于无线网络的GNN进行分析，显示可迁移性界限
研究人员发表了对用于无线通信网络的图神经网络（GNN）的理论分析。该研究侧重于GNN在不同尺度上的可迁移性，特别是在稀疏网络环境中。通过检查随机几何图和确定性网格图之间的关系，该论文确定了尺度迁移过程中性能损失的界限。这些发现通过链路调度实验得到了验证，其中提出的GNN策略优于现有基准。