复杂系统的适应性网络干预：一种分层图强化学习方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在复杂多代理系统中有效管理系统行为的问题，提出了一种分层图强化学习框架（HGRL），用于通过针对性网络结构干预来促进代理的亲社会行为。研究表明，代理间的社会学习对系统行为具有重要影响，HGRL方法在低社会学习下能够维持合作，而在高社会学习中则会导致合作崩溃，并强调了管理者权威水平在防止系统失败中的关键作用。
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。
