論文の概要: Quantum Multi-Agent Reinforcement Learning via Variational Quantum Circuit Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10443v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 03:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 16:03:17.485884
• Title: Quantum Multi-Agent Reinforcement Learning via Variational Quantum Circuit Design
• Title（参考訳）: 変分量子回路設計による量子マルチエージェント強化学習
• Authors: Won Joon Yun, Yunseok Kwak, Jae Pyoung Kim, Hyunhee Cho, Soyi Jung, Jihong Park, Joongheon Kim
• Abstract要約: 本稿では、QRLを量子マルチエージェントRL(QMARL)に拡張し、実証する。 ノイズ中間スケール量子(NISQ)と古典的マルチエージェントRL(MARL)の非定常特性のため、QRLからQMARLへの拡張は簡単ではない。 提案されたQMARLフレームワークは、古典的なフレームワークよりも57.7%の報酬を得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.53719091025918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, quantum computing (QC) has been getting a lot of attention from industry and academia. Especially, among various QC research topics, variational quantum circuit (VQC) enables quantum deep reinforcement learning (QRL). Many studies of QRL have shown that the QRL is superior to the classical reinforcement learning (RL) methods under the constraints of the number of training parameters. This paper extends and demonstrates the QRL to quantum multi-agent RL (QMARL). However, the extension of QRL to QMARL is not straightforward due to the challenge of the noise intermediate-scale quantum (NISQ) and the non-stationary properties in classical multi-agent RL (MARL). Therefore, this paper proposes the centralized training and decentralized execution (CTDE) QMARL framework by designing novel VQCs for the framework to cope with these issues. To corroborate the QMARL framework, this paper conducts the QMARL demonstration in a single-hop environment where edge agents offload packets to clouds. The extensive demonstration shows that the proposed QMARL framework enhances 57.7% of total reward than classical frameworks.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティング(QC)は産業や学界から注目を集めている。 特に、様々なQC研究トピックの中で、変分量子回路(VQC)は量子深部強化学習(QRL)を可能にする。 QRLの多くの研究により、QRLは古典的強化学習法(RL)よりも訓練パラメータの制限下で優れていることが示されている。 本稿では、QRLを量子マルチエージェントRL(QMARL)に拡張し、実証する。 しかし、ノイズ中間スケール量子(NISQ)と古典的マルチエージェントRL(MARL)の非定常特性の難しさのため、QRLをQMARLに拡張することは簡単ではない。 そこで本研究では,これらの問題に対処するための新しいVQCを設計することで,集中型トレーニングと分散実行(CTDE)QMARLフレームワークを提案する。 本稿では, エッジエージェントがパケットをクラウドにオフロードする単一ホップ環境でQMARLの実証を行う。 広範なデモンストレーションにより、提案されたqmarlフレームワークは、古典的なフレームワークよりも総報酬の57.7%を増加させることが示された。

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