Enhanced Reinforcement Learning-based Process Synthesis via Quantum Computing

📄 arXiv: 2605.21213v1 📥 PDF

作者: Austin Braniff, Fengqi You, Yuhe Tian

分类: quant-ph, cs.AI, cs.LG, math.OC

发布日期: 2026-05-20

💡 一句话要点

提出量子增强强化学习算法，用于提升流程合成问题的求解效率。

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

关键词: 量子计算 强化学习 流程合成 马尔可夫决策过程 量子算法 状态编码 流程系统工程

📋 核心要点

  1. 流程合成问题面临着计算复杂度高的挑战，传统方法难以有效处理大规模问题。
  2. 论文提出利用量子计算增强强化学习算法，通过状态编码降低量子比特需求，提升算法的可扩展性。
  3. 实验表明，量子算法在中小规模问题上与经典算法相比具有竞争力，并在参数效率上有所提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于量子强化学习（RL）的流程合成问题求解策略。在先前工作的基础上，我们开发了一个广义框架，将流程合成形式化地建模为马尔可夫决策过程，并引入量子增强的RL算法来提高其可扩展性。早期基于量子的流程合成RL实现受到量子比特需求的限制，其需求随问题复杂性而迅速增长。本工作通过引入状态编码算法来克服这一挑战，从而将量子比特需求与问题规模解耦。使用经典的基于RL的解决方案作为基准，在相同的训练条件下对量子算法进行评估。所有算法都在单元数量不断增加的流程图合成问题中进行评估，以分析它们的性能和可扩展性。结果表明，所有方法都能够在小型设计空间中识别出最佳流程图设计。对于中等规模的单元数量，量子方法在每次迭代的基础上表现出竞争性能，并且相对于经典RL基准，在每个参数的基础上提高了效率。这项工作为流程系统工程中未来的量子计算应用奠定了基础，建立了一个用于比较经典算法和量子算法的受控基准，并表明所提出的量子变体在本文研究的流程合成问题中仍然具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决流程合成问题，即在给定一组可能的单元操作和连接规则的情况下，确定最优的流程图结构。现有方法，特别是基于经典强化学习的方法，在处理大规模流程合成问题时，面临着计算复杂度高、收敛速度慢等问题，难以有效搜索庞大的设计空间。量子计算有望利用其独特的并行性和量子加速特性，提升求解效率。

核心思路：论文的核心思路是利用量子计算来增强强化学习算法，从而加速流程合成问题的求解过程。具体而言，通过设计合适的量子算法，例如量子近似优化算法（QAOA）或变分量子特征求解器（VQE），来优化强化学习中的策略或价值函数，从而提高算法的收敛速度和求解质量。同时，论文还关注如何降低量子算法对量子比特的需求，使其能够处理更大规模的流程合成问题。

技术框架：论文构建了一个基于量子强化学习的流程合成框架。该框架首先将流程合成问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），其中状态表示流程图的当前结构，动作表示添加或删除单元操作或连接，奖励函数用于评估流程图的性能。然后，利用量子算法来求解MDP，例如使用量子策略梯度算法或量子深度Q网络（Q-DQN）。为了降低量子比特需求，论文引入了状态编码算法，将高维状态空间映射到低维量子比特空间。最后，通过经典计算机模拟或在实际量子计算机上运行量子算法，得到最优的流程图设计。

关键创新：论文的关键创新在于将量子计算与强化学习相结合，并针对流程合成问题进行了优化。具体而言，论文提出了以下创新点：1) 设计了适用于流程合成问题的量子强化学习算法；2) 引入了状态编码算法，降低了量子比特需求；3) 建立了一个用于比较经典算法和量子算法的受控基准。这些创新使得量子强化学习算法能够更有效地解决流程合成问题，并为未来的量子计算应用奠定了基础。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 状态编码算法的具体实现，例如使用主成分分析（PCA）或自动编码器来降低状态空间的维度；2) 量子强化学习算法的选择和参数设置，例如选择合适的量子门序列和优化器；3) 奖励函数的定义，需要综合考虑流程图的性能指标，例如成本、效率和安全性；4) 实验环境的设置，需要选择具有代表性的流程合成问题，并设置合理的训练参数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在小规模流程合成问题中，所有算法都能找到最优解。在中等规模问题中，量子算法在每次迭代上的性能与经典算法相当，但参数效率更高。这表明量子算法在处理更复杂的问题时具有潜在的优势。论文还建立了一个受控基准，为未来比较经典算法和量子算法提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于化工、制药、能源等领域的流程设计与优化。通过量子计算加速流程合成，能够更快速地发现更优的流程方案，降低生产成本，提高资源利用率，并促进新材料和新工艺的开发。未来，随着量子计算技术的不断发展，该方法有望在更复杂的流程系统工程问题中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In this work, we present quantum reinforcement learning (RL) as a solution strategy for process synthesis problems. Building on our prior work, we develop a generalized framework that formally poses process synthesis as a Markov decision process and introduces quantum-enhanced RL algorithms to solve it with improved scalability. Earlier implementations of quantum-based RL for process synthesis were limited by qubit requirements, which scaled poorly with problem complexity. This work overcomes this challenge by introducing state encoding algorithms to decouple qubit requirements from problem size. A classical RL-based solution strategy is used as a baseline to benchmark the quantum algorithms under identical training conditions. All algorithms are evaluated across a flowsheet synthesis problem of increasing unit counts to analyze their performance and scalability. Results show that all approaches are capable of identifying the optimal flowsheet designs in small design spaces. For moderate-scale unit counts, quantum approaches demonstrate competitive performance on a per-episode basis and improved efficiency on a per-parameter basis versus the classical RL benchmark. This work provides a foundation for future quantum computing applications within process systems engineering, establishes a controlled benchmark for comparing classical and quantum algorithms, and shows that the proposed quantum variants remain competitive for the process synthesis problem examined in this work.