最大的k-plex问题是一个计算复杂的问题,它来自图论的社会网络研究。本文提出了有效的混合局部搜索,用于解决最近提出的突破局部搜索算法与强化学习策略的最大k-plex问题。所提出的方法包括区分特征,例如:基于交换操作符的统一邻域搜索,针对动作的距离和质量奖励以及基于强化学习的新参数控制机制。对来自第二次DIMACS挑战的80个基准实例的最大k-问题(k = 2,3,4,5)的广泛实验表明,所提出的方法可以与除了四个问题实例之外的所有文献中的最佳已知结果相匹配。此外,所提出的算法能够找到32个新的最佳解决方案。
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