【摘 要】
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近年来,强化学习理论和算法研究迅速发展,并且在竞争博弈、智能控制、分析预测、优化调度等领域得到广泛应用.但是,传统强化学习算法学习效率低、系统开销大,尤其是面对复杂任务时这种情况更为严重.结合量子计算特性,可实现对强化学习算法的加速,由此提出的量子强化学习技术,对强化学习技术的发展赋予了全新的动力与广阔的前景,引发了日益广泛的关注.文章对量子强化学习技术及其研究进展进行了介绍、分析与展望.首先,分别对量子计算和强化学习的基本概念和原理进行了介绍.在此基础上,介绍了量子强化学习的基本思想与机制,并从两方面分
【机 构】
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电子科技大学长三角研究院（衢州）,电子科技大学信息与通信工程学院
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近年来,强化学习理论和算法研究迅速发展,并且在竞争博弈、智能控制、分析预测、优化调度等领域得到广泛应用.但是,传统强化学习算法学习效率低、系统开销大,尤其是面对复杂任务时这种情况更为严重.结合量子计算特性,可实现对强化学习算法的加速,由此提出的量子强化学习技术,对强化学习技术的发展赋予了全新的动力与广阔的前景,引发了日益广泛的关注.文章对量子强化学习技术及其研究进展进行了介绍、分析与展望.首先,分别对量子计算和强化学习的基本概念和原理进行了介绍.在此基础上,介绍了量子强化学习的基本思想与机制,并从两方面分
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