面向数字双胞胎的复杂网络系统的深度强化学习

本研究针对数字双胞胎导向的复杂网络系统(DT-CNS)模型，在流行病爆发中，探索如何通过强化学习驱动的节点实现更有效的动态互动。研究发现，完全合作的网络比存在自私或无知的“搭便车者”更能有效降低感染率和提升奖励，从而显著提高公共卫生的应对能力。