الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-22

التعلم المعزز للتحكم العالمي-المحلي في الشبكات الديناميكية مع تطبيقات على المخاطر النظامية

العنوان الأصلي: Reinforcement Learning for Global-Local Control of Dynamic Networks with Applications to Systemic Risk

يقترح المؤلفون إطار تعلم معزز لمشكلات التحكم في الشبكات الديناميكية، حيث تجمع القرارات بين إجراءات عالمية على مستوى الرسم البياني وإجراءات محلية على مستوى العُقد. وتُنتج شبكة عصبية ذات تمرير للرسائل مزوّدة برؤوس سياسات عالمية ومحلية منفصلة سياسات تحقق تناظرات التبديل وقيود الشفافية، وتوفّر حدود Lipschitz الصريحة ضمانات تقارب لخوارزمية تدرج السياسة المسقَطة. وعند تطبيقها على إدارة المخاطر النظامية في الشبكات المالية، حيث يخصّص جهة تنظيمية تدخلات رأسمالية عبر المؤسسات، تتفوق هذه البنية على النماذج المرجعية القياسية ذات التغذية الأمامية وتتوسع إلى شبكات كبيرة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →