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多智能体强化学习中的变分量子电路的架构影响：优化的进化策略
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内容提要
该研究提出了一种基于量子强化学习的多智能体强化学习方法，通过使用变分量子电路的树状方法，减少了模型的可训练参数。研究结果显示该方法在性能上表现更好且参数更少。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于量子强化学习的多智能体强化学习方法。
- 通过变分量子电路的树状方法，减少了模型的可训练参数。
- 研究使用进化优化算法在 Coin Game 环境中评估该方法。
- 与经典方法相比，该方法在性能上表现更好且参数更少。
- 相较于具有相似可训练参数数量的神经网络，该方法表现出更好的性能。
- 该方法减少了 97.88% 的参数，仍能实现类似的结果。
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