論文の概要: Spread Control Method on Unknown Networks Based on Hierarchical Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14311v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 05:29:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 15:31:07.351388
• Title: Spread Control Method on Unknown Networks Based on Hierarchical Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 階層的強化学習に基づく未知ネットワーク上のスプレッド制御法
• Authors: Wenxiang Dong and H.Vicky Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク構造が不明なノードを除去することで,有害事象の伝播を制御するという課題に対処する。 本稿では,動作空間を大幅に削減する階層的強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.656581242851761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The spread of infectious diseases, rumors, and harmful speech in networks can result in substantial losses, underscoring the significance of studying how to suppress such hazardous events. However, previous studies often assume full knowledge of the network structure, which is often not the case in real-world scenarios. In this paper, we address the challenge of controlling the propagation of hazardous events by removing nodes when the network structure is unknown. To tackle this problem, we propose a hierarchical reinforcement learning method that drastically reduces the action space, making the problem feasible to solve. Simulation experiments demonstrate the superiority of our method over the baseline methods. Remarkably, even though the baseline methods possess extensive knowledge of the network structure, while our method has no prior information about it, our approach still achieves better results.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク上での伝染病、噂、有害な言論の拡散は、重大な損失をもたらし、そのような有害事象の抑制方法を研究することの重要性を強調している。 しかし、以前の研究ではネットワーク構造の完全な知識を仮定することが多く、現実のシナリオではそうではないことが多い。 本稿では,ネットワーク構造が不明なノードを除去することで,有害事象の伝播を制御するという課題に対処する。 そこで本研究では,この問題に対処するために,行動空間を劇的に削減し,問題を解決可能にする階層的強化学習手法を提案する。 シミュレーション実験により,本手法がベースライン法よりも優れていることを示す。 また,本手法はネットワーク構造に関する知識を豊富に持っているが,本手法には事前情報がないため,より優れた結果が得られる。

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