Мультиагентне навчання з підкріпленням для оптимізації квантових схем
У статті представлено підхід до оптимізації квантових схем на основі мультиагентного навчання з підкріпленням (Multi-Agent Reinforcement Learning — MARL), у якому алгоритм MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization — мультиагентна проксимальна оптимізація політики) поєднується з графовими нейро...
Saved in:
| Published in: | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Date: | 2025 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211413 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Мультиагентне навчання з підкріпленням для оптимізації квантових схем / І.І. Кирилов, І.П. Сініцин // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 4. — С. 109-123. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. |