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Estimating multiple propagation sources in large-scale networks using dynamic programming: Modelling and method
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AI
DOI：10.1016/j.ins.2025.122881.png)
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摘要
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精确估计传播源是控制网络中传播过程的有效策略。在多源估计中存在两个开放性问题：(i) 如何在有限的观测者且无特殊先验知识（如源数量或初始传播时间）的情况下，准确高效地估计传播源；(ii) 如何设计一个统一的算法来估计单源和多源。本文将源估计问题建模为0-1整数规划问题，并设计了一种基于动态规划的方法以获得其最优解。在问题建模阶段，我们定义了感染时间序列一致性（ITSC）并提出了计算ITSC的快速算法。基于ITSC，将多源估计建模为0-1整数规划问题。在方法设计阶段，由于所建模型是一个多阶段决策过程，我们提出了基于动态规划的多源估计器（DPMSE），以高效地找到最优解。DPMSE是在有限观测者条件下设计的，且不需要特殊先验知识，同时它将单源和多源估计整合为一个统一算法。此外，DPMSE是首个基于动态规划的源估计方法。在大型网络上的实验结果表明了DPMSE的准确性和效率。
Keyword:
Multiple propagation source estimation
0-1 integer programming
Multi-stage decision process
Dynamic programming based multiple source
estimator (DPMSE)
期刊
IF:
6.8
论文数:
553
被引数:
6.2W
机构
暂无机构信息
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Locating the propagation source in complex networks with observers-based similarity measures and direction-induced search.png)
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