本研究提出了一种新颖的修剪技术，开发了快速找到大型稀疏图中最大团的精确算法。实验结果表明，该算法在速度上优于现有方法，并且提出的启发式变体能够在接近最优解的情况下显著加快计算速度。

本研究提出了一种基于神经网络的无数据训练方法，用于解决组合优化问题，特别是最大独立集和最大团的问题，并提出了通用的图缩小过程来处理大规模图形。该方法在无需数据的情况下，具有广泛的适用性，可与有监督学习、强化学习和基于机器学习的现有方法相媲美或更优。

本研究提出了一种针对因果有向无环图的干预设计的通用下限，并通过有向团树将DAG分解成可独立定向的组件。研究证明，在任何EC中定向任何DAG所需的单节点干预数至少是每个基本图的链组件中最大团大小的一半的总和。同时，研究还提出了一个两阶段干预设计算法，其性能符合以最大团个数的对数乘性为界限的最优干预数，并通过实验验证了算法的有效性。