論文の概要: Optimizing Variational Quantum Circuits Using Metaheuristic Strategies in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01187v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 11:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 13:37:26.412196
• Title: Optimizing Variational Quantum Circuits Using Metaheuristic Strategies in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習におけるメタヒューリスティック戦略を用いた変分量子回路の最適化
• Authors: Michael Kölle, Daniel Seidl, Maximilian Zorn, Philipp Altmann, Jonas Stein, Thomas Gabor,
• Abstract要約: 本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズム – Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Tabu Search, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Harmony Search – の量子強化学習への統合について検討する。 5Times5$ MiniGrid Reinforcement Learning環境の評価は、すべてのアルゴリズムがほぼ最適結果をもたらすことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7504809152812695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Reinforcement Learning (QRL) offers potential advantages over classical Reinforcement Learning, such as compact state space representation and faster convergence in certain scenarios. However, practical benefits require further validation. QRL faces challenges like flat solution landscapes, where traditional gradient-based methods are inefficient, necessitating the use of gradient-free algorithms. This work explores the integration of metaheuristic algorithms -- Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Tabu Search, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, and Harmony Search -- into QRL. These algorithms provide flexibility and efficiency in parameter optimization. Evaluations in $5\times5$ MiniGrid Reinforcement Learning environments show that, all algorithms yield near-optimal results, with Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization performing best. In the Cart Pole environment, Simulated Annealing, Genetic Algorithms, and Particle Swarm Optimization achieve optimal results, while the others perform slightly better than random action selection. These findings demonstrate the potential of Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing for efficient QRL learning, emphasizing the need for careful algorithm selection and adaptation.
• Abstract（参考訳）: 量子強化学習(QRL)は、特定のシナリオにおいて、コンパクトな状態空間表現やより高速な収束など、古典的な強化学習よりも潜在的に有利である。 しかし、実際的な利点はさらなる検証を必要とする。 QRLはフラットなソリューションランドスケープのような課題に直面している。 本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズム – Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Tabu Search, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Harmony Search – のQRLへの統合について検討する。 これらのアルゴリズムはパラメータ最適化の柔軟性と効率性を提供する。 5\times5$ MiniGrid Reinforcement Learning環境の評価は、全てのアルゴリズムが最適に近い結果を得ることを示している。 キャットポール環境では、シミュレートされたアニーリング、遺伝的アルゴリズム、パーティクルスワーム最適化が最適な結果を得る一方、他はランダムなアクション選択よりも若干良い結果が得られる。 これらの結果から,QRL学習を効率的に行うために,Particle Swarm Optimization と Simulated Annealing の可能性を示唆し,アルゴリズムの選択と適応を慎重に行う必要性を強調した。

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