高服务质量路由
通过因果推理评估动作影响（更多奖励）与有效图神经网络链路表示（更多信息），该智能体在路由优化上超越基线。
Yuanhao, He · Xiao, Geyang · Zhu, Jun · Zou, Tao · Yuan, Liang
Frontiers in Computational Neuroscience 2024
量化智能体动作对环境的因果影响，引导智能体更有效地探索动作空间，避免无效动作。
图神经网络同时嵌入节点和链路特征，弥补以往仅关注节点特征的不足，提升路由决策的信息量。
在仿真环境中，丢包率、时延和吞吐量均超过基线，证明该路由方法在实际 QoS 指标上的优越性。