【摘 要】
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复杂网络下的路径搜索问题是网络寻优中的一个难点。现有算法主要存在以下问题:一是往往只能侧重于求解效率和求解精度中的一点;二是对动态变化的复杂网络适应性不强,求解效
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61104004,61170258,U1806201,61671261)
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复杂网络下的路径搜索问题是网络寻优中的一个难点。现有算法主要存在以下问题:一是往往只能侧重于求解效率和求解精度中的一点;二是对动态变化的复杂网络适应性不强,求解效果不佳。因此,本文提出一种基于双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法。对于求解时间随规模增加而急剧增长的问题,提出k-core和模块度结合的双分层划分网络的策略,以合理有效地减小网络规模。在子网络求解中,引入强化学习机制对网络进行动态感知,针对算法收敛较慢问题,加入自适应学习因子和记忆因子,优化更新公式,提高收敛速度。最后,在不同幂律
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