論文の概要: Entanglement Request Scheduling in Quantum Networks Using Deep Q-Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12461v1
- Date: Sun, 18 May 2025 15:32:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.249666
- Title: Entanglement Request Scheduling in Quantum Networks Using Deep Q-Network
- Title（参考訳）: ディープQネットワークを用いた量子ネットワークにおける絡み合い要求スケジューリング
- Authors: Gongyu Ni, Lester Ho, Holger Claussen,
- Abstract要約: 量子リピータネットワークにおける絡み合い要求の遅延時間と公平性を最適化するために,新しいQ-Network (DQN) ベースのスケジューリング手法を提案する。
提案手法は,Greedy,Proportional Fair,FIFOスケジューリング方式と比較して高い性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1856756516735936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, a novel Deep Q-Network (DQN) based scheduling method to optimize delay time and fairness among entanglement requests in quantum repeater networks is proposed. The scheduling of requests determines which pairs of end nodes should be entangled during the current time slot, while other pairs are placed in a queue for future slots. However, existing research on quantum networking often relies on simple statistical models to capture the behavior of quantum hardware, such as the failure rate of establishing entanglement. Moreover, current quantum simulators do not support network behaviors, including handling, pending, and dropping requests. To bridge the gap between quantum deployments and network behaviors, in this paper a dynamic network model is presented, encompassing quantum simulations, random topologies, and user modeling. The DQN based scheduling scheme allows us to balance the conflicting objectives of minimizing delay time and maximizing fairness among these entanglement requests. The proposed technique was evaluated using simulations, with results showing that the proposed DQN achieves higher performance compared to Greedy, Proportional fair and FIFO scheduling schemes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子リピータネットワークにおける絡み合い要求の遅延時間と公平性を最適化する,新しいQ-Network (DQN) ベースのスケジューリング手法を提案する。
リクエストのスケジューリングは、どのエンドノードが現在の時間帯に絡み合うべきかを決定し、他のペアは将来のスロットのキューに配置される。
しかし、量子ネットワークに関する既存の研究はしばしば、量子ハードウェアの動作を捉えるための単純な統計モデルに依存している。
さらに、現在の量子シミュレータは、ハンドリング、保留、リクエストのドロップなど、ネットワークの動作をサポートしない。
本稿では,量子配置とネットワーク挙動のギャップを埋めるために,量子シミュレーション,ランダムトポロジ,ユーザモデリングを含む動的ネットワークモデルを提案する。
DQNベースのスケジューリング方式により、遅延時間を最小化し、これらの絡み合い要求の公平性を最大化するという相反する目標のバランスをとることができる。
提案手法はシミュレーションを用いて評価され,提案手法はGreedy, Proportional Fair,FIFOスケジューリング方式と比較して高い性能を示した。
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