論文の概要: Quantum Multi-Agent Actor-Critic Networks for Cooperative Mobile Access
in Multi-UAV Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04445v2
- Date: Wed, 7 Jun 2023 04:06:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 19:25:24.892116
- Title: Quantum Multi-Agent Actor-Critic Networks for Cooperative Mobile Access
in Multi-UAV Systems
- Title（参考訳）: マルチUAVシステムにおける協調移動アクセスのための量子マルチエージェントアクタクリティカルネットワーク
- Authors: Chanyoung Park, Won Joon Yun, Jae Pyoung Kim, Tiago Koketsu Rodrigues,
Soohyun Park, Soyi Jung, and Joongheon Kim
- Abstract要約: 本稿では,ロバストなモバイルアクセスシステムを構築するために,量子マルチエージェントアクタクリティカルネットワーク(QMACN)という新しいアルゴリズムを提案する。
量子コンピューティング(QC)の原理は、関連するUAVのトレーニングプロセスと推論能力を高めるために、我々の研究で採用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.850810725666465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a novel algorithm, named quantum multi-agent actor-critic
networks (QMACN) for autonomously constructing a robust mobile access system
employing multiple unmanned aerial vehicles (UAVs). In the context of
facilitating collaboration among multiple unmanned aerial vehicles (UAVs), the
application of multi-agent reinforcement learning (MARL) techniques is regarded
as a promising approach. These methods enable UAVs to learn collectively,
optimizing their actions within a shared environment, ultimately leading to
more efficient cooperative behavior. Furthermore, the principles of a quantum
computing (QC) are employed in our study to enhance the training process and
inference capabilities of the UAVs involved. By leveraging the unique
computational advantages of quantum computing, our approach aims to boost the
overall effectiveness of the UAV system. However, employing a QC introduces
scalability challenges due to the near intermediate-scale quantum (NISQ)
limitation associated with qubit usage. The proposed algorithm addresses this
issue by implementing a quantum centralized critic, effectively mitigating the
constraints imposed by NISQ limitations. Additionally, the advantages of the
QMACN with performance improvements in terms of training speed and wireless
service quality are verified via various data-intensive evaluations.
Furthermore, this paper validates that a noise injection scheme can be used for
handling environmental uncertainties in order to realize robust mobile access.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)を用いたロバストな移動体アクセスシステムを構築するために,量子マルチエージェントアクタ-クリティカルネットワーク(QMACN)という新しいアルゴリズムを提案する。
複数の無人航空機(UAV)間の協調を促進する文脈において、マルチエージェント強化学習(MARL)技術の適用は有望なアプローチと考えられる。
これらの方法は、UAVが集団で学習し、共有環境内での行動の最適化を可能にし、最終的にはより効率的な協調行動をもたらす。
さらに, 量子コンピューティング(QC)の原理を応用して, 関連するUAVのトレーニングプロセスと推論能力を向上させる。
量子コンピューティングの独特な計算的優位性を活用することで,UAVシステムの全体的な有効性を高めることを目的とする。
しかし、QCを利用することは、量子ビット使用に伴うほぼ中間スケール量子(NISQ)制限によるスケーラビリティの課題をもたらす。
提案アルゴリズムは、NISQ制限による制約を効果的に緩和し、量子集中型批評家を実装することでこの問題に対処する。
さらに、QMACNの利点は、トレーニング速度と無線サービス品質の観点から、様々なデータ集約的な評価によって検証される。
さらに,ロバストなモバイルアクセスを実現するため,環境不確実性を扱うためにノイズ注入方式が有効であることを示す。
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