计算机与现代化 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (11): 77-82.
摘要: 复杂网络下的路径搜索问题是网络寻优中的一个难点。现有算法主要存在以下问题:一是往往只能侧重于求解效率和求解精度中的一点;二是对动态变化的复杂网络适应性不强,求解效果不佳。因此,本文提出一种基于双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法。对于求解时间随规模增加而急剧增长的问题,提出k-core和模块度结合的双分层划分网络的策略,以合理有效地减小网络规模。在子网络求解中,引入强化学习机制对网络进行动态感知,针对算法收敛较慢问题,加入自适应学习因子和记忆因子,优化更新公式,提高收敛速度。最后,在不同幂律指数(2~3)和不同规模的复杂网络下,将所提算法与Dijkstra算法、A*算法和Qrouting算法进行实验对比,结果表明该算法在保证较好求解精度的情况下,能有效地改善求解效率。