論文の概要: Amortized Network Intervention to Steer the Excitatory Point Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04159v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 11:17:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 18:51:44.543472
- Title: Amortized Network Intervention to Steer the Excitatory Point Processes
- Title（参考訳）: amortized network interventionによる興奮点過程の制御
- Authors: Zitao Song, Wendi Ren, Shuang Li
- Abstract要約: 本稿では,感染拡大や交通渋滞制御などの排他的プロセスを導くための大規模ネットワーク介入の課題に対処する。
提案手法は,GD-MPC(Gradient-Descent based Model Predictive Control)を取り入れ,事前の知識と制約を満たすためのポリシーの柔軟性を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.166060286816755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We tackle the challenge of large-scale network intervention for guiding
excitatory point processes, such as infectious disease spread or traffic
congestion control. Our model-based reinforcement learning utilizes neural ODEs
to capture how the networked excitatory point processes will evolve subject to
the time-varying changes in network topology. Our approach incorporates
Gradient-Descent based Model Predictive Control (GD-MPC), offering policy
flexibility to accommodate prior knowledge and constraints. To address the
intricacies of planning and overcome the high dimensionality inherent to such
decision-making problems, we design an Amortize Network Interventions (ANI)
framework, allowing for the pooling of optimal policies from history and other
contexts, while ensuring a permutation equivalent property. This property
enables efficient knowledge transfer and sharing across diverse contexts. Our
approach has broad applications, from curbing infectious disease spread to
reducing carbon emissions through traffic light optimization, and thus has the
potential to address critical societal and environmental challenges.
- Abstract（参考訳）: 我々は,感染症の拡散や交通渋滞制御といった興奮点過程を誘導するための大規模ネットワーク介入の課題に取り組む。
モデルに基づく強化学習ではニューラルネットワークのODEを用いて,ネットワークトポロジの変化による興奮点過程の進化を捉える。
提案手法は,GD-MPC(Gradient-Descent based Model Predictive Control)を取り入れ,事前知識と制約を満たすためのポリシー柔軟性を提供する。
このような意思決定問題に内在する高次元を克服し,計画の複雑さに対処するため,ネットワーク介入(ani)フレームワークの設計を行い,置換同値性を確保しつつ,歴史や他の文脈からの最適ポリシーのプール化を可能にした。
この特性により、多様な文脈における効率的な知識伝達と共有が可能となる。
本手法は, 感染症の感染拡大抑制から, 交通光量最適化による二酸化炭素排出量削減まで, 幅広い応用が可能であり, 社会問題や環境問題への対処の可能性も秘めている。
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