AI Agent

Agentic AI-based Framework for Mitigating Premature Diagnostic Handoff and Silent Hallucination in Healthcare Applications

基于Agentic AI的框架：缓解医疗应用中的过早诊断交接和无声幻觉

Divyansh Srivastava, Shreya Ghosh, Anshul Verma, Rajkumar Buyya

机构 * Distributed Systems (qCLOUDS) Lab, School of Computing ； Information Systems, The University of Melbourne, Australia ； 2Department of Computer Science ； Engineering, School of Electrical ； Computer Sciences (SECS), Indian Institute of Technology Bhubaneswar, India ； 3Department of Computer Science Banaras Hindu University, Varanasi, India 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,title_cn)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体框架，通过确定性编排约束和两个安全机制（神经符号状态跟踪门和语义熵不确定性量化门）解决LLM在医疗对话中的过早诊断交接和无声幻觉问题，诊断精度提升11.3个百分点。

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

DECKBench: Benchmarking Multi-Agent Frameworks for Academic Slide Generation and Editing

DECKBench：用于学术幻灯片生成和编辑的多智能体框架基准测试

Daesik Jang, Morgan Lindsay Heisler, Linzi Xing, Yifei Li, Edward Wang, Ying Xiong, Yong Zhang, Zhenan Fan

机构 * Huawei Technologies Canada（华为加拿大技术有限公司） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出DECKBench，一个用于评估多智能体生成和编辑学术幻灯片的框架，通过定制数据集和模拟编辑指令，系统评估幻灯片和整个演示文稿的忠实度、连贯性、布局质量和多轮指令遵循能力。

Securing Multi-Agent GIS Systems: Risk Evaluation and Prompt Hardening Optimization

保护多智能体GIS系统：风险评估与提示硬化优化

Kyle Gao, Pranavi Kotta, Linlin Xu, Jonathan Li, David A. Clausi

机构 * Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo（系统设计工程系，滑铁卢大学） ； Department of Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机电工程系，滑铁卢大学） ； Department of Geomatics Engineering, University of Calgary（测绘工程系，卡尔加里大学） ； Department of Geography and Environmental Management, University of Waterloo（地理与环境管理系，滑铁卢大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对多智能体GIS系统的安全风险，提出基于模块化状态机编排和提示优化的安全框架，通过红队测试和对抗演示提升系统鲁棒性。

Comments Kyle Gao and Pranavi Kotta contributed equally to this work

LegalHalluLens: Typed Hallucination Auditing and Calibrated Multi-Agent Debate for Trustworthy Legal AI

LegalHalluLens: 类型化幻觉审计与校准的多智能体辩论以实现可信赖的法律AI

Lalit Yadav, Akshaj Gurugubelli

机构 * Independent Researcher, Sunnyvale, CA, USA（独立研究者，美国加州太阳谷） ； Independent Researcher, San Diego, CA, USA（独立研究者，美国加州圣地亚哥） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 针对法律AI中聚合指标掩盖的错误集中性和方向性问题，提出LegalHalluLens审计框架，通过类型化幻觉画像、风险方向指数（RDI）和校准辩论管道，将幻觉检测减少45%，并揭示聚合指标隐藏的失败模式。

Comments 15 pages, 5 figures; Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

Trust-Aware Multi-Agent Traceability: Confidence-Calibrated Knowledge Graphs for Consistent Software Artifact Management

信任感知的多智能体可追溯性：用于一致软件工件管理的置信度校准知识图谱

Mohamed Essam, Kareem Wael, Azza Hassan, Ahmed Haitham, Mahmoud Soliman, Samer Saber, Ibrahim Habib

机构 * CairoMotive Cairo, Egypt（开罗动力埃及） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出一种信任感知协调框架，通过共享知识图谱和校准置信度分数，结合嵌入检索与LLM多准则分析的两阶段可追溯性链接预测管道，解决多智能体系统中错误传播问题。

Divide, Deliberate, Decide: A Multi-Agent Framework for Fine-Grained Egocentric Action Recognition

分、议、决：一种用于细粒度自我中心动作识别的多智能体框架

Alessandro Sottovia, Alessandro Torcinovich, Oswald Lanz

机构 * Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学工程学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种零样本多智能体框架，通过视频分割、异构VLM专家协商和Borda计数聚合，提升细粒度自我中心动作识别性能。

OmniDrive: An LLM-Choreographed Multi-Agent World Model with Unified Latent Co-Compression for Multi-View Driving Video Generation

OmniDrive: 一种由LLM编排的多智能体世界模型，用于多视角驾驶视频生成的统一潜在协同压缩

Zijie Meng, Yufei Liu, Chengqian Ma, Zhiyu Li, Jiyuan Liu, Wenhua Nie, Bingcai Wei, Shuqin Chen, Weichen Xu, Jiquan Yuan, Miao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Jimei University（集美大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DRIVE-CHOREO，一种由LLM编排的多智能体世界模型，通过三个Qwen2.5-VL智能体协同生成位置感知的潜在序列，并利用视图-时间置换与3D VAE协同压缩，实现可控多视角视频生成，在nuScenes上达到SOTA多视角一致性和BEV mAP 21.6。

Comments 24 pages, 10 figures

Verified Detection and Prevention of Concurrency Anomalies in Multi-Agent Large Language Model Systems

多智能体大语言模型系统中并发异常的可验证检测与预防

Sajjad Khan

机构 * independent researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多智能体LLM系统，形式化四种并发异常并建立一致性层级，通过Verus验证检测器正确性，并在Rust运行时中实现预防。

Comments 32 pages, 2 figures, 6 tables. Verus/TLA+ verification artifact, reference Rust runtime, and Python harnesses, plus a supplementary appendix (Sections A-F, Tables S1-S6), included as ancillary files

SceneConductor: 3D Scene Generation from a Single Image with Multi-Agent Orchestration

SceneConductor: 基于多智能体编排的单图像3D场景生成

Jeonghwan Kim, Yushi Lan, Yongwei Chen, Hieu Trung Nguyen, Chuanyu Pan, Xingang Pan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Meshy AI 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体编排框架，将单图像3D场景生成分解为场景初始化、环境构建和多智能体细化三个阶段，并引入几何感知布局预测器，在几何精度、空间一致性和感知真实性上超越现有方法。

LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management

基于LLM的多智能体系统实现自动化加密货币投资组合管理

Yichen Luo, Yebo Feng, Jiahua Xu, Paolo Tasca, Yang Liu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Exponential Science（指数科学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个三智能体系统（市场、新闻、交易），通过分层、协作和辩论架构融合多模态信号，在2025年回测中实现133.52%累计收益和1.502夏普比率，优于单智能体和深度学习基线。

Agentic Discovery of Non-Canonical Antimicrobial Peptides with AMPGAN v3

AMPGAN v3 的非经典抗菌肽智能发现

Jay Jung, Xiaohan Zhang, Shenghan Song, Mahmoud Sayedahmed, Chijian Xiang, Yunong Xu, Ahmed AbdelKhalek, Severin T. Schneebeli, Matthew J. Wargo, Jianing Li, Safwan Wshah

机构 * University of Vermont（弗吉尼亚大学） ； Larner College of Medicine, University of Vermont（弗吉尼亚大学医学学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Department of Comparative Pathobiology（比较病理科部门） ； Department of Horticulture and Landscape Architecture（园艺与景观建筑部门） ； Department of Industrial and Molecular Pharmaceutics（工业与分子药学部门） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出 AMPGAN v3，一种多目标条件 GAN，扩展生成词汇至 D-氨基酸和末端修饰，通过双判别器提升稳定性，体外验证显示对革兰氏阳性菌有活性，并引入 PepCraft 多智能体框架用于端到端发现。

Comments Presented at the GenBio Workshop, ICML 2026

Distributed General-Purpose Agent Networks: Architecture, Key Mechanisms, and Prototypes

分布式通用智能体网络：架构、关键机制与原型

Shengli Zhang, Deen Ma, Zibin Lin, Taotao Wang

机构 * College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学电子与信息工程学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出分布式通用智能体网络架构，通过协议适配层连接上层任务语义与底层网络操作，解决语义公告传播、可信身份与多主题声誉、语义梯度机制设计三大核心问题，实现开放可信的智能体协作。

From Shield to Target: Denial-of-Service Attacks on LLM-Based Agent Guardrails

从盾牌到靶心：针对基于LLM的智能体护栏的拒绝服务攻击

Yuguang Zhou, Xunguang Wang, Pingchuan Ma, Zhantong Xue, Zhaoyu Wang, Shuai Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文揭示基于LLM的护栏易受拒绝服务攻击，通过束搜索优化框架和机制感知结构变异生成恶意负载，导致令牌放大13-63倍、延迟放大148倍，威胁系统可用性。

From Trainee to Trainer: LLM-Designed Training Environment for RL with Multi-Agent Reasoning

从受训者到训练者：用于多智能体推理的LLM设计的强化学习训练环境

Chao Chen, Chengzu Li, Zhiwei Li, Yinhong Liu, Zhijiang Guo

机构 * LARK, HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出LLM-as-Environment-Engineer框架，让策略模型自动分析失败轨迹并修改训练环境配置，在MAPF-FrozenLake测试平台上用Qwen3-4B实现最优性能。

Can LLMs Be CEOs? Benchmarking Strategic Resource Reallocation with Multi-Role Agent Simulation

LLM 能当 CEO 吗？基于多角色智能体模拟的战略资源重新配置基准测试

Yuyang Dai, Xueqing Peng, Lingfei Qian, Zhuohan Xie

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出 CEO-Bench，一个多智能体基准，评估 LLM 在约束丰富的组织环境中进行多轮战略资源重新配置的能力，发现模型在结构有效性上表现良好，但在战略校准上存在系统性失败模式。

Comments 13 pages

GeoDisaster: Benchmarking Orchestrated Agents for Operational Disaster Geo-Intelligence

GeoDisaster: 用于操作化灾害地理智能的编排智能体基准测试

Maram Hasan, Aman Verma, Savitra Roy, Hariseetharam Gunduboina, Daksh Jain, Muhammad Haris Khan, Subhasis Chaudhuri, Biplab Banerjee

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出GeoDisaster基准，包含2921个实例和43种问题类型，用于评估遥感视觉语言模型在工具化空间推理和结构化决策方面的能力，并设计多智能体框架RCEA提升工具使用和证据基础。

Comments 28 pages, 11 Figures

AUTOGATE: Automated Clock Gating via Toggling-Aware LLM-based RTL Rewriting

AUTOGATE：基于翻转感知的LLM驱动RTL重写的自动时钟门控

Yiting Wang, Chenhui Deng, Chia-Tung Ho, Yanqing Zhang, Zhuo Feng, Cunxi Yu, Ang Li, Gang Qu, Brucek Khailany

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出AUTOGATE框架，通过ML-LLM协同设计将波形翻转迹线转化为紧凑表示，指导LLM进行RTL重写，实现层次化代码库中的时钟门控优化，平均降低动态功耗49.31%。

Comments 9 pages, 6 figures, 7 tables

Agent Utilities over Generalized Voronoi Regions and their Gradients

广义Voronoi区域上的智能体效用及其梯度

Andre N. Costa, Petter Ögren, Carlos H. C. Ribeiro

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） ； Aeronautics Institute of Technology（航空技术研究所） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文通过引入成本诱导Voronoi区域，将智能体效用定义为效用密度在该区域上的积分，并利用雷诺输运定理推导效用梯度，在足球双队示例中验证了方法，计算时间比有限差分法减少约一个数量级。

Comments Under review at IEEE Control Systems Letters (L-CSS)

MedEasy: Designing AI Standardized Patients for Clinical Consultation Training

MedEasy：为临床咨询培训设计AI标准化患者

Zhiqi Gao, Huarui Luo, Guo Zhu, Bingquan Zhang, Dongyijie Primo Pan, Yizhan Feng, Jiahuan Pei, Jie Li, Benyou Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出多智能体系统MedEasy，通过患者对话、临床操作、决策提交、文档记录和反馈组织虚拟患者练习，基于形成性研究设计分阶段工作流，评估表明学习者将其视为连贯的咨询环境。

MODE-RAG: Manifold Outlier Diagnosis and Energy-based Retrieval-Augmented Generation Evaluation

MODE-RAG: 基于流形异常诊断和能量的检索增强生成评估

Zehang Wei, Jiaxin Dai, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出MODE-RAG多智能体系统，利用变分自由能和内部注意力状态动态门控干预，结合蒙特卡洛树搜索和logit扰动减少多模态检索增强生成中的幻觉和逻辑捏造。

Comments To be presented at ACL 2026

NeuroClaw Technical Report

NeuroClaw 技术报告

Cheng Wang, Zhibin He, Zhihao Peng, Shengyuan Liu, Yufan Hu, Carl Yang, Lifang He, Lichao Sun, Xiang Li, Yixuan Yuan

机构 * Electronic Engineering Department, The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学电子工程系） ； School of Electronic Information, Northwest University, China（西北大学电子信息学院） ； Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, USA（埃默里大学计算机科学系） ； Computer Science and Engineering, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA（莱斯利大学计算机科学与工程系） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA（麻省总医院放射科） ； Kempner Institute for Natural and Artificial Intelligence, Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学自然与人工智能研究所） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对神经影像学中多模态数据、长流程和可重复性挑战，提出NeuroClaw多智能体研究助手，通过数据驱动决策、环境管理和三层技能架构实现可执行可复现的神经影像分析，并在NeuroBench基准上显著优于直接调用智能体。

Algorithmic Prompt Generation for Diverse Human-like Teaming and Communication with Large Language Models

面向多样化类人团队协作与通信的算法化提示生成与大型语言模型

Siddharth Srikanth, Varun Bhatt, Boshen Zhang, Werner Hager, Charles Michael Lewis, Katia P. Sycara, Aaquib Tabrez, Stefanos Nikolaidis

机构 * Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California（美国南加州大学汤姆·劳德计算机科学系） ； School of Computing and Information, University of Pittsburgh（美国匹兹堡大学计算与信息学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University（康奈尔大学西伯利机械与航空航天工程学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 结合质量多样性优化与LLM代理，自动搜索生成多样化团队行为的提示，捕获人类协作与通信策略，并通过用户研究验证其类人性。

A Neuro-Symbolic Approach to Strategy Synthesis for Strategic Logics

一种面向策略逻辑的策略综合的神经符号方法

Marco Aruta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Domenico Parente, Luca Rizzuti

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Università degli Studi di Salerno（萨勒诺大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种神经符号框架，将大语言模型作为策略生成预言机，结合模型检查器进行形式验证，在NatATL中实现高精度策略综合。

Environment-Grounded Automated Prompt Optimization for LLM Game Agents

面向LLM游戏智能体的环境驱动自动提示优化

Rean Clive Fernandes, Lukas Fehring, Theresa Eimer, Marius Lindauer, Matthias Feurer

机构 * Lamarr institute for ML and AI（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； TU Dortmund University（多特蒙德工业大学） ； Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种自动提示优化框架，将观察-动作管道分解为描述器和选择器，通过环境回报驱动的进化循环迭代优化提示，在BabyAI任务中显著提升成功率。

A Generalized Sinkhorn Algorithm for Mean-Field Schrödinger Bridge

平均场薛定谔桥的广义Sinkhorn算法

Asmaa Eldesoukey, Yongxin Chen, Abhishek Halder

机构 * Department of Aerospace Engineering, Iowa State University（爱荷华州立大学航空航天工程系） ； School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对平均场薛定谔桥问题，提出广义Hopf-Cole变换并设计Sinkhorn型递归算法求解积分-偏微分方程组，在弱假设下证明收敛性，数值实验验证有效性。

Tacit Coordination of Large Language Models

大型语言模型的隐性协调

Ido Aharon, Emanuele La Malfa, Michael Wooldridge, Sarit Kraus

机构 * Department of Computer Science, Bar-Ilan University（巴伊兰大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Institute for Decentralized AI (IDAI)（去中心化人工智能研究所） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大型语言模型在多智能体无通信协调中的焦点涌现能力，通过博弈和搜救任务评估，发现模型在多数场景匹配或超越人类，但在数值常识和文化显著性任务中失败，并提出无学习策略改善协调。

Comments Code: https://github.com/EmanueleLM/focal-points

Intelligence Entropy Principle and the ADE Stability Engineering Framework

智能熵原理与ADE稳定性工程框架

Dexing Liu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对LLM驱动的多智能体系统从实验室到生产环境时出现的非线性退化，提出智能熵原理，构建ADE四层框架，通过Lyapunov分析给出稳定条件，实验验证将通道断裂率降至近0%，系统死亡概率低于0.02%。

Comments 32 pages, 18 figures

A Branch-Price-Cut-And-Switch Approach for Optimizing Team Formation and Routing for Airport Baggage Handling Tasks with Stochastic Travel Times

一种用于随机旅行时间下机场行李处理任务团队组建与路径优化的分支-定价-割-切换方法

Andreas Hagn, Rainer Kolisch, Giacomo Dall'Olio, Stefan Weltge

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对随机旅行时间下的机场行李处理任务，提出分支-定价-割-切换算法，动态切换主问题公式，利用精确分离秩1 Chvátal-Gomory割和任务完成时间分支规则，显著优于现有方法。