量子云编排的成本延迟权衡量子强化学习
原文标题：Quantum Reinforcement Learning for Cost and Delay Tradeoffs in Quantum Cloud Orchestration
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论文提出 QRLQ，将参数化量子电路与对决双深度 Q 网络结合，用于量子即服务场景下的成本-延迟感知任务调度。仿真显示其平均成本比启发式基线低 5-11%，平均延迟分别降低 17% 和 82%，同时执行保真度与保真度贪心策略相差 2% 以内。相比经典深度强化学习基线，可训练参数减少 72%。
- 问题
- 量子云异构资源下任务调度难兼顾执行成本与延迟。
- 方法
- QRLQ把参数化量子电路与对决双深度Q网络结合做成本-延迟感知调度。
- 结果
- 平均成本比启发式低5-11%，平均延迟降低17%和82%，保真度与贪心策略差2%以内，可训练参数比经典DRL少72%
- 影响
- 展示量子强化学习在QaaS编排的可行性，参数更省。
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