論文の概要: Edge Rewiring Goes Neural: Boosting Network Resilience via Policy Gradient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09035v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 06:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 15:03:53.339148
• Title: Edge Rewiring Goes Neural: Boosting Network Resilience via Policy Gradient
• Title（参考訳）: Edge RewiringがNeuralに:ポリシグラディエントによるネットワークレジリエンス向上
• Authors: Shanchao Yang, Kaili Ma, Baoxiang Wang, Hongyuan Zha
• Abstract要約: ResiNetは、さまざまな災害や攻撃に対する回復力のあるネットワークトポロジを発見するための強化学習フレームワークである。 ResiNetは複数のグラフに対してほぼ最適のレジリエンス向上を実現し,ユーティリティのバランスを保ちながら,既存のアプローチに比べて大きなマージンを持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.660451283548724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving the resilience of a network protects the system from natural disasters and malicious attacks. This is typically achieved by introducing new edges, which however may reach beyond the maximum number of connections a node could sustain. Many studies then resort to the degree-preserving operation of rewiring, which swaps existing edges $AC, BD$ to new edges $AB, CD$. A significant line of studies focuses on this technique for theoretical and practical results while leaving three limitations: network utility loss, local optimality, and transductivity. In this paper, we propose ResiNet, a reinforcement learning (RL)-based framework to discover resilient network topologies against various disasters and attacks. ResiNet is objective agnostic which allows the utility to be balanced by incorporating it into the objective function. The local optimality, typically seen in greedy algorithms, is addressed by casting the cumulative resilience gain into a sequential decision process of step-wise rewiring. The transductivity, which refers to the necessity to run a computationally intensive optimization for each input graph, is lifted by our variant of RL with auto-regressive permutation-invariant variable action space. ResiNet is armed by our technical innovation, Filtration enhanced GNN (FireGNN), which distinguishes graphs with minor differences. It is thus possible for ResiNet to capture local structure changes and adapt its decision among consecutive graphs, which is known to be infeasible for GNN. Extensive experiments demonstrate that with a small number of rewiring operations, ResiNet achieves a near-optimal resilience gain on multiple graphs while balancing the utility, with a large margin compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: ネットワークのレジリエンス向上は、自然災害や悪意のある攻撃からシステムを保護します。 これは一般的に新しいエッジを導入することで実現されるが、ノードが維持できる最大コネクション数を超える可能性がある。 多くの研究はリウィリングの次数保存操作に頼り、既存のエッジを$AC, BD$から新しいエッジを$AB, CD$に置き換える。 ネットワークユーティリティ損失、局所最適性、およびトランスダクティビティの3つの制限を残しながら、理論的および実践的な結果のためのこの技術に焦点を当てた研究の行程である。 本稿では,ResiNetを提案する。Regressed Learning(RL)ベースのフレームワークで,災害や攻撃に対する耐性ネットワークトポロジを発見する。 ResiNetは客観的非依存であり、目的関数に組み込むことでユーティリティのバランスをとることができる。 局所最適性は、通常、欲求アルゴリズムに見られるもので、累積レジリエンスゲインをステップワイズという逐次的な決定プロセスに投入することで解決される。 トランスダクティビティ(transductivity)は、各入力グラフに対して計算集約的な最適化を実行する必要があることを言及し、自動回帰置換不変な可変アクション空間を持つRLの変種によって持ち上げられる。 ResiNetは私たちの技術革新であるFiltration enhanced GNN(FireGNN)によって武装されています。 したがって、ResiNetは局所的な構造変化を捉え、その決定を連続グラフに適応させることが可能である。 広範な実験により、resinetは少数のリワイリング操作によって、既存のアプローチに比べて大きなマージンで、ユーティリティのバランスを保ちながら、複数のグラフでほぼ最適のレジリエンス向上を実現することが示されている。

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