本研究针对多智能体系统中的合作结构生成（CSG）问题，通过开发SALDAE算法，提出了一种有效的解决方案。该算法利用多种启发式策略进行搜索，可在大量代理的情况下快速找到高质量的解决方案，特别适用于交通和灾难应对等需要快速响应的应用场景。

本研究针对现有大语言模型推理框架在任务定义、大语言模型分析和搜索过程上的不一致性进行了系统性审查，填补了这一研究领域的空白。提出了统一的任务定义和模块化的分析框架，便于对不同推理方法的比较，并强调了与传统搜索算法的差异。研究结果有助于提升大语言模型推理的可比性、性能和效率。

本文探讨了局部搜索算法中的决策过程挑战，提出利用神经网络优化邻域转移的方法。研究表明，该方法在NK景观问题中表现出高效性和鲁棒性，为局部搜索算法的发展开辟了新方向。

本研究提出了一种新算法EcoSearch，旨在解决程序合成中的搜索空间膨胀问题。该算法确保计算量恒定，提高了搜索效率，并在两个经典领域中优于前代算法。

本研究提出了一种新模型，利用Q学习自适应大邻域搜索算法，解决卡车分配与调度中的码头数量及位置问题，显著降低了平均延误和周转时间。

本研究比较了边缘设备上基于图的近似最近邻搜索算法，评估了其在实时应用中的表现、延迟和能耗，发现某些算法在效率和适应性方面更优。

谷歌调整搜索算法，打击出租子域名和子目录，导致CNN等网站流量骤降。CNN决定停止出租，以保护主站点的SEO排名。这一变化可能与谷歌对SEO操控的关注有关，未来附属网站行为将减少。

本文提出了一个新任务，即从多篇新闻文章中提取同一事件的多样信息。研究创建了DiverseSumm数据集，包含245个故事和10篇文章，分析了大型语言模型（LLM）在摘要中的表现，发现其覆盖率有限，GPT-4仅能覆盖不到40%的多样信息。

蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法在复杂环境中优化决策，广泛应用于工业领域，如制造优化、供应链管理和机器人自动化。通过选择、扩展、模拟和回溯四个阶段，MCTS有效平衡探索与利用，尽管面临计算能力和数据质量挑战，仍展现巨大潜力。

本研究旨在自动反驳谱图理论中的猜想，解决了现有方法在图生成大小和效率上的局限。通过引入搜索算法，研究能够快速找到可能的大型反例，显著缩短反驳时间，成功反驳了12个猜想，并首次反驳了悬而未决的第197个猜想。

谷歌通过用户体验数据、搜索结果评估、A/B测试、数据分析、机器学习、算法性能指标和用户反馈来评估算法变化的影响。为了提高搜索排名和流量，重点关注内容质量、关键词优化、用户体验、高质量的反向链接，利用SEO工具并定期分析和调整策略。

有两种搜索算法：线性搜索和二分搜索。线性搜索逐个遍历数组，找到目标值则返回true，否则返回false。二分搜索要求输入的数组是有序的。

这篇文章总结了7种搜索算法，包括线性搜索、二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索、插值搜索、跳跃搜索和指数搜索。了解它们的优缺点可以帮助选择适合的算法。