被固定嵌入惊艳：现代交叉数启发式算法

我们对几种基于平面化（即将图中的交叉替换为虚拟顶点的平面表示）的构建和迭代改进的交叉最小化启发式算法进行了全面的实验评估。所评估的启发式算法包括著名的平面化方法的变体与组合、最近实现的星重插入方法，以及本文提出的一种新方法：混合插入方法。我们的实验揭示了若干实现细节的重要性，例如非简单交叉（即相邻边之间的交叉或同两条边之间的多重交叉）的检测。然而，最显著的发现是，在固定嵌入设置下插入星不仅比在可变嵌入设置下插入边快得多，而且能得到更高质量的解。