博科尼大学发布RandCSPBench数据集,应用在约束满足问题、组合优化领域

博科尼大学本次发布的数据集RandCSPBench,RandCSPBench是由博科尼大学等机构联合构建的约束满足问题基准数据集，包含3-SAT、4-SAT、3-col和5-col四类NP难问题实例，总计41.2万条数据。数据集通过调节子句变量比（α）和约束密度（c）等参数，系统生成不同难度级别的实例，覆盖从可满足性阈值附近到高硬度区间的完整谱系。其创新性在于引入统计物理相变理论指导的渐进式难度设计，并首次纳入K>3的高阶问题。该数据集旨在评估图神经网络与传统算法在组合优化问题中的性能边界，为算法鲁棒性研究提供标准化测试平台。

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