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模型导向的强化学习在 DAG 空间的树搜索中的应用于因果关系发现
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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
本研究提出了一种针对因果有向无环图的干预设计的通用下限，并通过有向团树将DAG分解成可独立定向的组件。研究证明，在任何EC中定向任何DAG所需的单节点干预数至少是每个基本图的链组件中最大团大小的一半的总和。同时，研究还提出了一个两阶段干预设计算法，其性能符合以最大团个数的对数乘性为界限的最优干预数，并通过实验验证了算法的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了针对因果有向无环图（DAGs）的干预设计的通用下限。
- 基于有向团树将DAG分解成可独立定向的组件。
- 证明在任何EC中定向任何DAG所需的单节点干预数至少是每个基本图的链组件中最大团大小的一半的总和。
- 提出了一个两阶段干预设计算法，其性能符合以最大团个数的对数乘性为界限的最优干预数。
- 通过合成实验验证了算法的有效性，能够处理更大的图形并获得更好的最坏情况性能。
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