MADQRL: Distributed Quantum Reinforcement Learning Framework for Multi-Agent Environments

📄 arXiv: 2604.11131v1 📥 PDF

作者: Abhishek Sawaika, Samuel Yen-Chi Chen, Udaya Parampalli, Rajkumar Buyya

分类: cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2026-04-13

备注: Accepted in QC4C3 Workshop at IEEE QCNC, 2026

💡 一句话要点

提出MADQRL：一种用于多智能体环境的分布式量子强化学习框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 量子强化学习 分布式学习 多智能体系统 强化学习 量子计算

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在高维多智能体环境中面临计算瓶颈，难以有效学习。
  2. 论文提出分布式量子强化学习框架MADQRL，通过多智能体独立学习分摊计算负担。
  3. 实验表明，MADQRL在合作Pong环境中相比其他分布式策略和经典模型均有性能提升。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)是从实际用例中学习的最有效方法之一。受人类认知方法的启发，它在人工智能领域被广泛接受。然而，大多数RL环境通常是高维的，传统的RL算法在计算上变得昂贵，并且难以有效地从这些系统中学习。量子计算(QC)理论的最新进展，如紧凑编码、增强的表示和学习算法、随机抽样或量子系统固有的随机性，为应对这些挑战开辟了新的方向。量子强化学习(QRL)在过去几年中受到了极大的关注。然而，目前的量子硬件不足以满足具有复杂多智能体设置的高维环境的需求。为了解决这个问题，我们提出了一种用于QRL的分布式框架，其中多个智能体独立学习，从而分担了单个机器联合训练的负担。我们的方法适用于具有不相交的动作和观察空间的环境，但也可以通过合理的近似扩展到其他系统。我们在合作Pong环境中分析了所提出的方法，结果表明，与其他分布式策略相比，性能提高了约10%，与策略表示的经典模型相比，性能提高了约5%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在高维、复杂的多智能体环境中，传统强化学习算法计算量过大，难以有效学习的问题。现有的量子强化学习方法虽然有潜力，但受限于当前量子硬件的性能，无法处理此类复杂环境。

核心思路：论文的核心思路是将量子强化学习算法进行分布式部署，让多个智能体在不同的计算节点上独立学习，从而分摊整体的计算负担。这种分布式学习的方式可以有效利用现有的计算资源，并降低单个节点的计算压力。

技术框架：MADQRL框架包含多个独立的智能体，每个智能体运行一个量子强化学习算法的实例。这些智能体在各自的环境中进行交互，并根据获得的经验更新自己的策略。智能体之间可以进行通信，共享学习到的信息，从而加速整体的学习过程。框架需要一个协调器来管理各个智能体的训练过程，并负责收集和整合各个智能体的学习结果。

关键创新：MADQRL的关键创新在于将量子强化学习与分布式计算相结合，从而突破了当前量子硬件的限制，使得量子强化学习算法能够应用于更复杂、更高维的多智能体环境。此外，该框架的设计允许智能体独立学习，降低了智能体之间的耦合度，提高了系统的可扩展性和鲁棒性。

关键设计：论文针对具有不相交的动作和观察空间的环境设计了MADQRL框架，并提出了一种合理的近似方法，可以将该框架扩展到其他类型的系统。具体的量子强化学习算法的选择和参数设置需要根据具体的应用场景进行调整。损失函数的设计需要考虑智能体之间的协作关系，以鼓励智能体之间的合作行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MADQRL在合作Pong环境中表现出色，相比其他分布式策略，性能提升了约10%，与经典策略表示模型相比，性能提升了约5%。这些数据表明，MADQRL框架能够有效地利用量子计算的优势，并在多智能体环境中实现更好的学习效果。该结果验证了分布式量子强化学习在解决复杂问题方面的潜力。

🎯 应用场景

MADQRL框架具有广泛的应用前景，例如在机器人协同控制、自动驾驶、智能交通管理、金融交易等领域。通过分布式量子强化学习，可以训练出更加智能、高效的多智能体系统，从而提高生产效率、降低运营成本，并改善用户体验。未来，随着量子硬件的不断发展，MADQRL框架的潜力将得到进一步释放。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) is one of the most practical ways to learn from real-life use-cases. Motivated from the cognitive methods used by humans makes it a widely acceptable strategy in the field of artificial intelligence. Most of the environments used for RL are often high-dimensional, and traditional RL algorithms becomes computationally expensive and challenging to effectively learn from such systems. Recent advancements in practical demonstration of quantum computing (QC) theories, such as compact encoding, enhanced representation and learning algorithms, random sampling, or the inherent stochastic nature of quantum systems, have opened up new directions to tackle these challenges. Quantum reinforcement learning (QRL) is seeking significant traction over the past few years. However, the current state of quantum hardware is not enough to cater for such high-dimensional environments with complex multi-agent setup. To tackle this issue, we propose a distributed framework for QRL where multiple agents learn independently, distributing the load of joint training from individual machines. Our method works well for environments with disjoint sets of action and observation spaces, but can also be extended to other systems with reasonable approximations. We analyze the proposed method on cooperative-pong environment and our results indicate ~10% improvement from other distribution strategies, and ~5% improvement from classical models of policy representation.