基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置。所述方法包括：获取网络图，采用编码器将网络图映射至低维向量空间，得到动作表示向量和图状态表示向量，将动作表示向量作为强化学习的动作，图状态表示向量作为强化学习的状态，输入至解码器中，通过解码器将动作和状态建模为深度Q网络，并对深度Q网络进行训练，在输入待阻断网络图后，输出待阻断网络图的最优阻断方案。采用本方法使得深度学习解决最短路阻断问题成为可能。