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Scalable multi-objective graph layout via phase-wise optimizations
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AI
DOI：10.1016/j.knosys.2026.116998.png)
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摘要
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• PMO将多目标图布局从损失加权转变为分阶段执行。
• PMO在每个阶段优化一个美学目标，而不是每步优化所有损失。
• GVLM-PMO降低了训练时间、内存使用和FLOPs，优于联合优化。
• 目标数量分析表明运行时对增加目标相对不敏感。
• GVLM-PMO在较低资源成本下保持有竞争力的布局质量。
Keyword:
Graph layout
Graph neural networks
Training strategy
Multi-objective optimization
