Network World Models as Environments for Algorithm Design on Complex Systems
作者: Rishab Alagharu, Hongji Pu, Zeeshan Memon, Xinyuan Song, Yuntong Hu, Liang Zhao
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-01
备注: 46 pages, 7 figures, 17 tables. Preprint
💡 一句话要点
提出基于网络世界模型的算法设计方法以优化复杂系统干预
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 网络世界模型 复杂系统 算法设计 扩散动态 快速评估 干预效果 蒙特卡洛模拟
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在复杂系统中评估干预效果时，依赖昂贵的模拟，限制了算法设计的效率。
- 方法要点：提出的动作条件网络世界模型能够实时学习和预测网络的扩散动态，作为快速评估工具。
- 实验或效果：在八个网络任务和五个扩散模型中，所设计算法在138个设置中超越基线，且速度提升显著。
📝 摘要（中文）
世界模型通过模拟环境并预测在行动下的变化，已在机器人等实际应用中得到广泛使用。复杂系统同样需要这种工具，因为行动的效果并非立竿见影。本文提出了一种基于动作条件的网络世界模型，能够学习网络在干预下的扩散动态，并预测后续结果。该模型作为算法设计循环中的快速评估器，显著提高了算法设计的效率和效果。实验表明，所设计的算法在141个设置中有138个超越了最强基线，且比蒙特卡洛模拟快14.5倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决复杂系统中干预效果评估的高成本问题。现有方法通常依赖于模拟，这在多次评估候选行动时会成为瓶颈。
核心思路：提出的动作条件网络世界模型通过学习网络的扩散动态，能够在干预下快速预测结果，从而提高算法设计的效率。
技术框架：该方法包括数据收集、模型训练和算法设计三个主要模块。首先，通过历史数据训练网络世界模型，然后在设计循环中使用该模型进行快速评估。
关键创新：最重要的创新在于引入了动作条件的网络世界模型，使得算法设计能够在不依赖昂贵模拟的情况下进行快速迭代。
关键设计：模型采用了特定的损失函数来优化预测精度，并设计了适应性强的网络结构，以便于处理不同类型的扩散动态。具体参数设置和网络结构细节将在代码发布时提供。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所设计的算法在138个设置中超越了最强基线，且在速度上实现了高达14.5倍的提升，相较于传统的蒙特卡洛模拟方法，显著提高了算法设计的效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、流行病传播控制和市场营销策略优化等。通过快速评估干预效果，相关领域的决策者可以更有效地制定策略，提升资源利用效率，降低成本。
📄 摘要（原文）
World models, which simulate an environment and predict how it changes under actions, are increasingly used in real-world applications such as robotics. Complex systems call for the same tool because the effect of an action is not immediate. Seeding nodes for a campaign, or immunizing nodes against an epidemic, changes little on its own; what matters is the outcome that unfolds over the steps that follow. Designing an algorithm that selects such actions to maximize expected performance on a task is inherently iterative, and every candidate must be scored by the outcome it produces. Obtaining that outcome has relied on simulation, whose cost becomes a bottleneck when candidates are evaluated over many sampled trajectories. We propose an action-conditioned Network World Model that learns a network's diffusion dynamics under interventions over time, applies each action to the network, and predicts the outcome that follows. It serves as a fast evaluator inside an algorithm design loop in which a coding agent designs and refines executable algorithms using feedback from full rollouts, action-level credit, and counterfactual probes over alternative interventions. Across eight network tasks and five diffusion models, the designed algorithms match or exceed the strongest reported baseline in 138 of 141 settings while enabling up to 14.5 times faster rollouts than Monte Carlo simulation. Code will be released upon acceptance.