本发明公开了一种基于改进强化学习的复杂网络局部破坏的自改进恢复策略方法，解决了复杂网络进行集群维修的恢复策略生成的问题。步骤如下：1根据局部破坏信息建立复杂网络的集群维修状态矩阵。2基于初始集群维修状态生成复杂网络邻接矩阵。3基于神经网络模型预测集群的先验维修状态转移概率和维修策略价值。4基于蒙特卡洛树搜索算法遍历集群的维修策略解空间，并选择当前时刻全局最佳维修动作。5基于集群维修状态的变化更新复杂网络邻接矩阵。6基于集群维修状态和邻接矩阵计算并检验复杂网络的恢复程度。7基于强化学习经验参数训练神经网络参数。8基于恢复策略自改进过程的一系列最佳维修动作生成一个完整的维修恢复方案。
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来源：北方有色网
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