基于情景记忆的量子深度强化学习.docx

"基于情景记忆的量子深度强化学习" 本文章主要介绍了一种新的量子深度强化学习算法，称为基于情景记忆的量子深度 Q 网络（Quantum Episode Memory Deep Q-Network，QEMDQN）。该算法通过结合情景记忆和量子强化学习技术，提高了样本效率和学习速度。 情景记忆是一种基于记忆的强化学习方法，它可以快速锁定先前的好的策略，以加速强化学习训练。量子强化学习则是通过利用量子计算的能力来加速强化学习的过程。通过结合这两种技术，QEMDQN 算法可以更好地解决强化学习中的样本效率问题。 强化学习是一种智能体从与环境的交互中不断学习以解决问题的方法。它可以被描述为一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP），目标是学习一个最优策略。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）则是通过结合强化学习和深度学习来解决策略和价值函数的建模问题。 量子强化学习是通过利用量子计算的能力来加速强化学习的过程。量子强化学习算法可以分为两类：一类是基于量子纠缠和量子叠加态等资源的算法，另一类是基于变分量子线路（Variational Quantum Circuit，VQC）的算法。VQC 是一种适用于 NISQ 设备的可优化量子线路模块，可以用于构建量子深度强化学习算法。 QEMDQN 算法通过使用情景记忆监督量子智能体的训练，学习更优策略，使用情景记忆存储高奖励的历史经验信息，使用情景记忆中的高奖励的历史信息以指导量子智能体训练，显著地降低了学习最优策略所需的算法迭代次数。在 5 种实验环境中与几种量子深化学习方法进行对比，QEMDQN 算法获得了更好的性能和更低的算法运行时间。 本文提出了一种新的量子深度强化学习算法，QEMDQN，通过结合情景记忆和量子强化学习技术，提高了样本效率和学习速度，使得强化学习可以更好地解决复杂的问题。