Minimum Weight Dominating Set

1.最小权重支配集，每个点都有一个正整数表示的权重，找出总权重最小的支配集
2.支配集，V中每个点都要么在D中，要么是D中某个点的邻居，则称D为支配集
3.add, remove的Conf_Changed数组可以考虑分开

伪代码：
forbid_list是指上一步加入的点，应该初始化为空，scoref的初始化应该在构造了初始解之后

Maximum Weight Clique Problem

1.最大权重团，每个点都有一个正整数表示的权重，找出总权重最大的团
2.团，C是V的子集，C中每两个点之间都有边

Minimum Vertex Cover

1.最小顶点覆盖，每条边都有至少一个顶点在C中，则称C为G的一个顶点覆盖

代码

MWCP

1.初始化好像有问题，原文是随机选择第一个点，然后不停选择与解集内所有点都是邻居的点，代码是选择把所有点加进解集？
2.GetTarget函数找与x交换的顶点时，有没有可能cur里面全部的顶点跟x都有边
3.SelectSwap函数决定要拿array1，还是array2中的顶点时的判断条件是否恰当
4.原文是如果AddSet不为空，不是选择add就是选择swap，AddSet为空才有可能选择drop
5.SwapRule函数为什么要把x的confChange置为0，原文操作不是这样的，AddRule为什么要把加进去的顶点的confChange置为0
6.gap是什么，
7.confChange函数，126行，为什么需要改变的conf_change的顶点，原本是false，应该也要改变time_stamp
8.random_sample函数不要用递归实现

1.为什么bfs中，neibor_queue[1] = start;
2.为什么要用random_sample();

论文写作

1.可以扩写1.1的国内外研究现状
2.可以扩写对每个问题的介绍，每个问题的介绍中加一个例子。
3.扩写对local search的介绍，加入local search的伪代码

4.加入CC与PCC的关系：CC是PCC的特殊情况

1.扩写相关工作
2.扩写问题介绍
3.扩写实验结果分析

论文理解

1.每个测例集选几个去训练是怎么确定的，怎么确定从哪些测例集选测例去训练
选择1/10，T1，T2，UDG中，每种规模有十种形状不一样的图（顶点数相等，边数相等），T1，T2中图完全一样，权重不一样。
2.UDG中，table6的avg是多个测例的平均值
3.MWCP为什么不展示测例集中所有测例的结果，只展示了大测例上的结果，那小测例的结果怎么样？？？？？？？？？？？？？？？？？？？/前四个是BHOSLIB，后八个是DIMACS
4.每个问题训练6个小时
4.MWDS中T1，T2，UDG的权重是原本测例集就有的
5.cal.cpp是计算什么的
6.MWDS中只展示了最优值战胜测测例数，那平均值也是战胜的。
7.example1：加进去的点的邻居的状态变为1，拿出来的点的状态变为0。

重做实验

不同测例结果不一样，还可以使用smac吗
smac内部算法如何
机器学习与我们的算法场景一致吗