Мультиагентне навчання з підкріпленням для оптимізації квантових схем

• Veröffentlicht in: Проблеми керування та інформатики
• Datum: 2025
• Hauptverfasser: Кирилов, І.І., Сініцин, І.П.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2025
• Schlagworte: Роботи та системи штучного інтелекту
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211413
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: 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.

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...