研究人员开发了一种新的 Thompson 采样算法，旨在优化动态网络中发生干扰时的策略影响。该算法解决了现有方法在超过十五个单元的网络中存在的扩展性限制。新方法通过每轮观察一个新网络，实现了大规模网络系统中的策略优化，并在模拟中显示出比先前技术更快的学习速度和更优越的性能。 AI
影响 实现了大规模网络系统中的策略优化，可能影响公共卫生干预和在线市场策略等领域。
排序理由 学术论文，介绍了一种在网络干扰下进行策略优化的新算法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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