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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參與者 快速識別算法實現(xiàn)新突破 選擇能夠獲得最大預(yù)期回報的行動
時間:2020-07-15 14:16:20

發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵參與者,對認(rèn)識及優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)整體效能至關(guān)重要。記者近日從國防科技大學(xué)獲悉,該校系統(tǒng)工程學(xué)院研究人員創(chuàng)造性地提出了一種名為FINDER的深度強化學(xué)習(xí)AI算法,實現(xiàn)了對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵參與者的準(zhǔn)確快速識別,在效果、性能及普適性等方面均超越了現(xiàn)有的解決方案。相關(guān)研究成果近日在《自然·機器智能》發(fā)表。

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中,如果節(jié)點數(shù)增加,尋找關(guān)鍵節(jié)點的時間會呈指數(shù)級增長,這在計算機科學(xué)中被稱為NP-hard問題,是優(yōu)化算法領(lǐng)域的終極挑戰(zhàn)。解決這一問題的傳統(tǒng)解法包括精確算法、近似算法、啟發(fā)式算法等,但這些算法在準(zhǔn)確性和計算效率上難以取得令人滿意的平衡。更重要的是,目前缺乏這一類問題的統(tǒng)一求解框架,以致同一類問題的不同應(yīng)用場景都需要專門設(shè)計不同的算法。

據(jù)介紹,該校研究人員此次提出的FINDER是求解這類問題的統(tǒng)一算法框架。它能夠在經(jīng)典模型生成的小型合成網(wǎng)絡(luò)中先行離線訓(xùn)練,而后根據(jù)特定問題場景獎勵函數(shù)的指導(dǎo),自動學(xué)習(xí)掌握“聰明”的選點策略——根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)(即當(dāng)前觀察到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)),選擇能夠獲得最大預(yù)期回報的行動(即應(yīng)選擇的節(jié)點)。

多個大規(guī)模真實網(wǎng)絡(luò)上的實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有技術(shù)相比,F(xiàn)INDER在尋找復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參與者的準(zhǔn)確性和計算效率上均取得了更好的表現(xiàn)。特別是在效率上,可以輕松擴展到百萬節(jié)點級的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。此外,F(xiàn)INDER還是一個高度靈活且通用的框架,只需更改其獎勵函數(shù),就可以應(yīng)用于不同的問題場景。這為分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)原理提供了新的分析范式。

據(jù)悉,該算法未來有望在人群流行病控制、藥物的合理設(shè)計、疾病致病基因識別、社交媒體輿論引導(dǎo)及謠言阻斷等方面發(fā)揮重要作用。

關(guān)鍵詞: 識別算法

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