Q-learning based asynchronous Boolean control networks stabilization with data loss

doi:10.1016/j.neunet.2026.109310

Q-learning based asynchronous Boolean control networks stabilization with data loss

2026-07-01

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DOI：10.1016/j.neunet.2026.109310

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在现实网络中，数据丢失和异步更新往往是不可避免的。为此，本文结合Q学习与翻转控制策略，研究具有数据丢失的异步布尔网络（ABNs）的镇定问题。首先，利用半张量积（STP）工具推导出模型的代数表达式。为便于后续理论分析，将原系统构建为相应的增广系统，并证明其等价性。在此基础上，建立了系统在翻转控制下的镇定判据。最后，引入Q学习设计翻转序列以实现镇定目标，并通过两个生物实例验证所提出方法的有效性。

Keyword:

Data loss

Asynchronous Boolean networks (ABNs)

Stabilization

Flip control

Q-learning

Q-learning based asynchronous Boolean control networks stabilization with data loss

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