В этой статье предложена SD-ZFS, фреймворк глубокого обучения с подкреплением, адаптированный из S2V-DQN, для решения задачи минимального нуля-вынуждающего множества, которая является NP-сложной, на неориентированных графах. Фреймворк демонстрирует сильную производительность по сравнению с оптимальными решениями и жадными эвристиками, показывая эффективную обобщаемость, масштабируемость и переносимость на разнообразные структуры графов.