2019级博士生陈杰江同学的论文“Improved Local Search for the Minimum Weight Dominating Set Problem in Massive Graphs By Using a Deep Optimization Mechanism”被国际期刊《Artificial Intelligence》（CCF A类期刊）接收。这也是继2020年智能信息处理实验室在《Artificial Intelligence》上发表首篇论文后，智能信息处理实验室发表于该杂志的第二篇文章。陈杰江从硕士阶段进入殷明浩教授智能信息处理实验室读研，2019年保送到信息科学与技术学院攻读博士学位。徐文浩同学为18级我院本科生，ACM队员；现已保送到北航在读博士生。

期刊名称：《Artificial Intelligence》

期刊类别：中国计算机学会推荐A类期刊

作者：陈杰江，蔡少伟，王艺源，徐文浩，季嘉，殷明浩

共同一作：陈杰江，蔡少伟

通讯作者：殷明浩，王艺源

论文题目：Improved Local Search for the Minimum Weight Dominating Set Problem in Massive Graphs By Using a Deep Optimization Mechanism

论文概述：最小加权支配集（MWDS）问题作为一个经典的组合优化问题，已经被广泛应用于各种工业实际问题。在本篇工作中，我们提出了四点改进：首先，设计了一种新型的局部搜索框架，大幅地提高了搜索的收敛速率；其次，基于问题的结构特征来化简相应的问题实例；接着，我们给出了一种新的循环避免策略，以此来减少搜索中循环现象的出现；最重要的是，提出了一种通用的扰动机制——深度优化，帮助算法加速跳出局部空间。本篇工作在八个数据集上，与七个算法进行了对比。实验表明所提出的算法在随机和经典基准测试集上效果最佳，并在几乎所有大图中都能获得目前最好的解。我们也将所提出的扰动框架应用于另一个NP难问题，验证了该框架的通用性并获得了良好的性能。