MIM集完整度高316%
通过混合遗传算法与模拟退火的进化启发式，在更低计算成本下获得完整的最小初始标识集。
Yue, Hao · Can, Wang · Zigeng, Zhao · 74669958 · Min, Wang · 胡核算
Engineering Computations 2025
与现有启发式算法相比，获得的MIM数量提升51.5%–316.7%，覆盖更多可行初始标识。
与经典算法相比，计算时间减少90.1%，显著降低求解开销。
利用遗传算法全局搜索与模拟退火局部改进的结合，提高求解质量和效率。