MMMay, 2024
基于变分量子电路的强化学习的车载网络优化
Optimizing Vehicular Networks with Variational Quantum Circuits-based Reinforcement Learning
Zijiang Yan, Ramsundar Tanikella, Hina Tabassum
TL;DR本研究使用变分量子电路(VQC)多目标强化学习(MORL)框架来开发一个用于选择网络和自主驾驶政策的韧性和高效的决策策略,数字结果证明了 VQC-MORL 解决方案在收敛速度和奖励方面相对于传统的深度 Q 网络有显著的改进。