ARDNS-FN-Quantum: A Quantum-Enhanced Reinforcement Learning Framework with Cognitive-Inspired Adaptive Exploration for Dynamic Environments

📄 arXiv: 2505.06300v1 📥 PDF

作者: Umberto Gonçalves de Sousa

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-07

备注: 19 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出ARDNS-FN-Quantum框架以解决动态环境中的强化学习探索问题

🎯 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 自适应探索 动态环境 认知科学 机器人技术 决策支持

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习算法在动态环境中面临探索效率低、稳定性差和适应性不足等挑战。
  2. 论文提出的ARDNS-FN-Quantum框架结合量子计算和认知科学，采用自适应奖励驱动的探索策略。
  3. 实验结果显示，该框架在成功率、平均奖励和步数等方面显著优于DQN和PPO，表现出更高的稳定性和效率。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）在序列决策中取得了显著进展，但传统算法如深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）在动态环境中的探索效率、稳定性和适应性方面仍面临挑战。本研究提出了ARDNS-FN-Quantum（自适应奖励驱动神经模拟器与量子增强），该框架结合了2量子比特量子电路用于动作选择、受人类认知启发的双重记忆系统，以及由奖励方差和好奇心调节的自适应探索策略。在10x10的网格世界中经过20,000个回合的评估，ARDNS-FN-Quantum达到了99.5%的成功率（DQN为81.3%，PPO为97.0%），平均奖励为9.0528（DQN为1.2941，PPO为7.6196），平均到达目标的步数为46.7（DQN为135.9，PPO为62.5）。在最后100个回合中，平均奖励为9.1652（DQN为7.0916，PPO为9.0310），到达目标的步数为37.2（DQN为52.7，PPO为53.4）。图形分析显示，ARDNS-FN-Quantum在稳定性和效率上优于其他方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统强化学习算法在动态环境中探索效率低、稳定性差和适应性不足的问题。现有方法如DQN和PPO在面对复杂环境时，往往无法有效地进行探索和决策。

核心思路：ARDNS-FN-Quantum框架通过引入量子计算和人类认知机制，设计了一种自适应的探索策略，能够根据奖励的变化和好奇心动态调整探索行为，从而提高学习效率和决策质量。

技术框架：该框架主要包括三个模块：量子电路用于动作选择、双重记忆系统用于信息存储与处理，以及自适应探索策略模块。量子电路通过2量子比特实现高效的动作选择，而双重记忆系统则模拟人类的认知过程，增强了学习的灵活性。

关键创新：最重要的创新在于将量子计算与认知科学结合，提出了一种新颖的自适应探索机制。这种机制使得算法能够在动态环境中更好地适应变化，显著提高了探索效率和学习稳定性。

关键设计：在参数设置上，框架采用了动态调整的奖励机制，损失函数设计为考虑奖励方差的形式，网络结构则结合了量子电路和传统神经网络的优势，以实现更高效的学习。具体的量子电路设计和记忆系统的实现细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，ARDNS-FN-Quantum在20,000个回合中取得了99.5%的成功率，平均奖励为9.0528，显著优于DQN的81.3%成功率和1.2941平均奖励，以及PPO的97.0%成功率和7.6196平均奖励。此外，平均到达目标的步数为46.7，远低于DQN的135.9和PPO的62.5，显示出更高的学习效率和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人技术、自动化系统以及不确定环境下的决策支持。通过引入量子计算和认知机制，ARDNS-FN-Quantum能够提供更为灵活和高效的学习策略，适用于需要快速适应和决策的复杂场景，未来可能在智能交通、无人驾驶等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has transformed sequential decision making, yet traditional algorithms like Deep Q-Networks (DQNs) and Proximal Policy Optimization (PPO) often struggle with efficient exploration, stability, and adaptability in dynamic environments. This study presents ARDNS-FN-Quantum (Adaptive Reward-Driven Neural Simulator with Quantum enhancement), a novel framework that integrates a 2-qubit quantum circuit for action selection, a dual-memory system inspired by human cognition, and adaptive exploration strategies modulated by reward variance and curiosity. Evaluated in a 10X10 grid-world over 20,000 episodes, ARDNS-FN-Quantum achieves a 99.5% success rate (versus 81.3% for DQN and 97.0% for PPO), a mean reward of 9.0528 across all episodes (versus 1.2941 for DQN and 7.6196 for PPO), and an average of 46.7 steps to goal (versus 135.9 for DQN and 62.5 for PPO). In the last 100 episodes, it records a mean reward of 9.1652 (versus 7.0916 for DQN and 9.0310 for PPO) and 37.2 steps to goal (versus 52.7 for DQN and 53.4 for PPO). Graphical analyses, including learning curves, steps-to-goal trends, reward variance, and reward distributions, demonstrate ARDNS-FN-Quantum's superior stability (reward variance 5.424 across all episodes versus 252.262 for DQN and 76.583 for PPO) and efficiency. By bridging quantum computing, cognitive science, and RL, ARDNS-FN-Quantum offers a scalable, human-like approach to adaptive learning in uncertain environments, with potential applications in robotics, autonomous systems, and decision-making under uncertainty.