基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置。所述方法包括：获取网络图，采用编码器将网络图映射至低维向量空间，得到动作表示向量和图状态表示向量，将动作表示向量作为强化学习的动作，图状态表示向量作为强化学习的状态，输入至解码器中，通过解码器将动作和状态建模为深度Q网络，并对深度Q网络进行训练，在输入待阻断网络图后，输出待阻断网络图的最优阻断方案。采用本方法使得深度学习解决最短路阻断问题成为可能。
基本信息
专利标题 ：
基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114389990A
申请号 ：
CN202210018514.4
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2022-01-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱先强戴周璇张橹朱承丁兆云周鋆汤罗浩张维明刘斌
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 ：
长沙国科天河知识产权代理有限公司
代理人 ：
段盼姣
优先权 ：
CN202210018514.4
主分类号 ：
H04L45/12
IPC分类号 ：
H04L45/12 H04L41/12 H04L9/40 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 45/12
申请日 : 20220107
申请日 : 20220107
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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