論文の概要: Multi-Agent Quantum Reinforcement Learning using Evolutionary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05546v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 17:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 14:28:06.545044
• Title: Multi-Agent Quantum Reinforcement Learning using Evolutionary Optimization
• Title（参考訳）: 進化最適化を用いたマルチエージェント量子強化学習
• Authors: Michael K\"olle, Felix Topp, Thomy Phan, Philipp Altmann, Jonas N\"u{\ss}lein, Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: 我々は、勾配のない量子強化学習のための既存のアプローチを構築し、マルチエージェント強化学習のための変分量子回路を用いたツリーアプローチを提案する。 我々は、トレーニング可能なパラメータの量に類似したニューラルネットワークと比較して、変動量子回路のアプローチが大幅に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.305065320738301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning is becoming increasingly more important in times of autonomous driving and other smart industrial applications. Simultaneously a promising new approach to Reinforcement Learning arises using the inherent properties of quantum mechanics, reducing the trainable parameters of a model significantly. However, gradient-based Multi-Agent Quantum Reinforcement Learning methods often have to struggle with barren plateaus, holding them back from matching the performance of classical approaches. We build upon a existing approach for gradient free Quantum Reinforcement Learning and propose tree approaches with Variational Quantum Circuits for Multi-Agent Reinforcement Learning using evolutionary optimization. We evaluate our approach in the Coin Game environment and compare them to classical approaches. We showed that our Variational Quantum Circuit approaches perform significantly better compared to a neural network with a similar amount of trainable parameters. Compared to the larger neural network, our approaches archive similar results using $97.88\%$ less parameters.
• Abstract（参考訳）: 自動運転やその他のスマート産業アプリケーションにおいて、マルチエージェント強化学習はますます重要になりつつある。 同時に、強化学習に対する有望な新しいアプローチは、量子力学の固有の性質を使い、モデルのトレーニング可能なパラメータを著しく削減する。 しかし、勾配に基づくマルチエージェント量子強化学習法はしばしば不毛高原に苦しむことがあり、古典的アプローチのパフォーマンスと一致しない。 グラデーションフリー量子強化学習のための既存のアプローチを構築し,進化最適化を用いたマルチエージェント強化学習のための変分量子回路を用いた木アプローチを提案する。 コインゲーム環境でのアプローチを評価し,古典的アプローチと比較する。 その結果,同量の学習可能なパラメータを持つニューラルネットワークと比較して,変動量子回路アプローチが有意に優れていることがわかった。 より大きなニューラルネットワークと比較すると、同様の結果を97.88\%より少ないパラメータでアーカイブする手法がある。

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