本發明公開了一種基于深度強化學習的復雜網絡局部破壞控制方法,解決了復雜網絡在局部破壞狀態下的集群維修問題。步驟如下:1根據局部破壞信息建立復雜網絡“節點?單元”集群的維修狀態0?1矩陣。2基于集群維修狀態映射生成復雜網絡鄰接矩陣。3設計一個神經網絡預測“節點?單元”集群的先驗維修狀態轉移概率和先驗局部破壞控制策略價值。4構建局部破壞控制策略迭代體系,遍歷局部破壞控制策略解空間,選擇當前時刻全局最佳維修動作。5基于集群維修狀態的變化更新復雜網絡鄰接矩陣,然后計算并檢驗復雜網絡恢復程度。6由局部破壞控制策略迭代過程存儲的一系列最佳維修動作生成一個完整的局部破壞控制策略。
聲明:
“基于深度強化學習的復雜網絡局部破壞控制方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)