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复杂系统的适应性网络干预：一种分层图强化学习方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种分层图强化学习框架（HGRL），用于管理复杂多代理系统中的行为，促进代理的亲社会行为。研究发现，代理间的社会学习对系统行为有影响，HGRL在低社会学习下能维持合作，但在高社会学习中可能导致合作崩溃，强调管理者权威在防止系统失败中的重要性。
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关键要点
- 本研究提出了一种分层图强化学习框架（HGRL），用于管理复杂多代理系统中的行为。
- HGRL通过针对性网络结构干预来促进代理的亲社会行为。
- 代理间的社会学习对系统行为具有重要影响。
- 在低社会学习下，HGRL能够维持合作。
- 在高社会学习中，HGRL可能导致合作崩溃。
- 管理者权威水平在防止系统失败中起着关键作用。
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