論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Digital Twin-Oriented Complex Networked Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06148v1
- Date: Sat, 09 Nov 2024 11:24:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:09:57.126116
- Title: Deep Reinforcement Learning for Digital Twin-Oriented Complex Networked Systems
- Title（参考訳）: ディジタルツイン配向複合ネットワークシステムのための深層強化学習
- Authors: Jiaqi Wen, Bogdan Gabrys, Katarzyna Musial,
- Abstract要約: 複雑なネットワークシステム(CNS)は、現実の正確な反映(Digital Twin of reality)に向けて、動的に複雑化する複雑なネットワークシステム(CNS)モデルの構築と拡張を目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.818269509316305
- License:
- Abstract: The Digital Twin Oriented Complex Networked System (DT-CNS) aims to build and extend a Complex Networked System (CNS) model with progressively increasing dynamics complexity towards an accurate reflection of reality -- a Digital Twin of reality. Our previous work proposed evolutionary DT-CNSs to model the long-term adaptive network changes in an epidemic outbreak. This study extends this framework by proposeing the temporal DT-CNS model, where reinforcement learning-driven nodes make decisions on temporal directed interactions in an epidemic outbreak. We consider cooperative nodes, as well as egocentric and ignorant "free-riders" in the cooperation. We describe this epidemic spreading process with the Susceptible-Infected-Recovered ($SIR$) model and investigate the impact of epidemic severity on the epidemic resilience for different types of nodes. Our experimental results show that (i) the full cooperation leads to a higher reward and lower infection number than a cooperation with egocentric or ignorant "free-riders"; (ii) an increasing number of "free-riders" in a cooperation leads to a smaller reward, while an increasing number of egocentric "free-riders" further escalate the infection numbers and (iii) higher infection rates and a slower recovery weakens networks' resilience to severe epidemic outbreaks. These findings also indicate that promoting cooperation and reducing "free-riders" can improve public health during epidemics.
- Abstract（参考訳）: Digital Twin Oriented Complex Networked System (DT-CNS)は、複雑なネットワークシステム(CNS)モデルの構築と拡張を目的としている。
本研究は,感染拡大に伴う長期適応型ネットワーク変化をモデル化するための進化型DT-CNSを提案する。
本研究は, 時空間DT-CNSモデルを提案することにより, この枠組みを拡張した。
我々は協調ノードと、協調において自我中心的で無知な「フリーライダー」を考える。
本研究では,この感染拡大過程をSIR$モデルを用いて記述し,感染の重症度が各種ノードの感染抵抗性に及ぼす影響について検討する。
実験結果からは
一 完全協力は、自我中心的又は無知な「フリーライダー」との協力よりも、報奨及び感染数が少ないこと。
(ii)協力活動における「フリーライダー」の増加は、報酬の減少につながる一方、エゴセントリックな「フリーライダー」の増加はさらに感染数の増加につながる。
三)感染率の上昇と回復の鈍化により、深刻な流行の発生に対するネットワークのレジリエンスが弱まる。
また,「フリーライダー」の推進と減量により,疫病時の公衆衛生が向上することが示唆された。
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