ARCIS는 대규모 그래프에서 최대 독립 집합 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 탐색 진행이 둔화될 때 탐색을 갱신하는 적응형 재시작 정책과, 각 라운드 내에서 일관되게 관찰된 정점을 고정하여 탐색 범위를 제한하는 Consensus-Guided Vertex Fixing 기술을 결합합니다. 각 재시작마다 합의를 재계산하여 고정을 가역적으로 만들며, 오류를 수정하고 진행 상황을 유지합니다. 실험 결과, ARCIS는 다양한 벤치마크 그래프에서 경쟁력 있는 런타임과 낮은 변동성을 보이면서 대부분의 경우 최상의 또는 동등한 품질의 솔루션을 제공했습니다.
