基于演化深度強化學(xué)習(xí)的符號網(wǎng)絡(luò)影響最大化研究

摘要： 近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息傳播以及新型冠狀病毒COVID-19傳播鏈阻斷等重大應(yīng)用問題的出現(xiàn),社會網(wǎng)絡(luò)影響最大化問題的研究受到了科學(xué)界廣泛關(guān)注.影響最大化問題旨在根據(jù)特定應(yīng)用問題的傳播模型,識別出最優(yōu)影響種子節(jié)點集,最大化其信息傳播影響.現(xiàn)有影響最大化算法主要針對單連接影響傳播模型,將影響最大化問題模擬為離散的影響力種子節(jié)點組合選取優(yōu)化問題.然而,這些算法具有較高的計算時間復(fù)雜度,...