本研究提出了一种量子自然策略梯度（QNPG）算法，旨在解决无模型量子强化学习问题。该算法通过确定性梯度估计，显著提高了样本复杂性至$ ilde{ ext{O}}(oldsymbol{ ext{ε}}^{-1.5})$，优于经典下界$ ilde{ ext{O}}(oldsymbol{ ext{ε}}^{-2})$。

本研究提出了一种名为RegQPG的量子策略梯度算法，旨在提高量子强化学习的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，该算法显著提升了策略性能。

本研究探讨了设备对设备（D2D）通信中的频谱接入问题，提出将环境背散射通信与量子强化学习相结合，以提高频谱繁忙时的平均吞吐量，并改善收敛速度和学习复杂度。

本文提出了一种新颖的量子强化学习算法，结合量子理论与强化学习，通过概率幅度并行更新实现探索与利用的平衡，显著提升学习效率。研究表明，该方法在复杂问题中表现优越，展示了量子计算在人工智能中的应用潜力。

本文探讨了量子强化学习在多智能体系统中的应用，提出了一种基于变分量子电路的算法，显著减少了可训练参数并提高了性能。研究表明，该方法在Coin Game环境中优于传统神经网络，减少了97.88%的参数，同时实现了快速收敛和有效合作。

本文探讨了强化学习的多种应用与算法，如逆向预测、递归马尔可夫决策过程、量子强化学习和贝叶斯深度 Q 网络。这些方法在复杂环境中表现出色，有效解决导航、避障和任务完成等问题，推动了强化学习的发展。