Context-Aware Error Mitigation Orchestration for Hybrid Quantum Reinforcement Learning on NISQ Systems

📄 arXiv: 2610.01253v1 📥 PDF

作者: Bisma Majid, Shabir Ahmed Sofi, Mir Mohammad Yousuf

分类: cs.LG, quant-ph

发布日期: 2026-10-01

备注: 9 pages, 18 figures, 13 tables

💡 一句话要点

提出自适应策略引导的错误缓解以提升量子强化学习性能

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

关键词: 量子强化学习 错误缓解 自适应策略 NISQ设备 组合优化 城市物流 动态选择 量子计算

📋 核心要点

  1. 现有的错误缓解技术无法适应NISQ设备上变化的噪声条件，导致量子强化学习的学习效果不稳定。
  2. 本文提出的APGEM通过动态选择错误缓解策略，结合量子态保真度、策略熵等指标，使得量子强化学习过程更加鲁棒。
  3. 实验结果表明，APGEM在不同噪声环境下表现优异，达到了约94%的oracle策略效用，且学习行为更为稳定。

📝 摘要（中文）

量子强化学习（QRL）将强化学习与参数化量子电路结合，是解决组合优化问题的有前景的方法。然而，在噪声中间规模量子（NISQ）设备上，去相干、门缺陷和测量误差降低了策略质量，使学习变得不可靠。现有的错误缓解技术通常作为固定的修正应用，无法适应变化的噪声条件或训练状态的演变。本文提出了自适应策略引导的错误缓解（APGEM），作为混合量子-经典训练循环的上下文感知编排层，动态选择最合适的缓解策略。APGEM在不同的NISQ噪声模型和噪声水平下评估了多种策略，结果显示其在稳定性和性能上均优于传统静态缓解方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在NISQ设备上量子强化学习中，由于去相干和测量误差导致的策略质量下降问题。现有的错误缓解方法通常是静态的，无法适应动态变化的噪声环境。

核心思路：提出自适应策略引导的错误缓解（APGEM），通过实时评估多种错误缓解策略，动态选择最适合当前训练状态的策略，从而提高量子强化学习的稳定性和可靠性。

技术框架：APGEM作为混合量子-经典训练循环的上下文感知层，集成了零噪声外推（ZNE）、概率错误消除（PEC）、克利福德数据回归（CDR）和读出错误缓解（REM）等策略。框架通过量子态保真度、策略熵等指标进行策略选择。

关键创新：APGEM的主要创新在于其动态适应性，能够根据训练过程中的噪声变化和量子电路执行条件，实时调整错误缓解策略。这与传统的静态方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，APGEM使用了多种策略评估指标，并将选择的策略直接集成到强化学习循环中，以确保在训练过程中能够持续优化性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，APGEM在不同的NISQ噪声模型下表现优越，达到了约94%的oracle策略效用，并在噪声增加时保持更高的量子态保真度，展现出更稳定的学习行为。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市物流中的组合优化问题，如车辆路径规划等。通过提升量子强化学习的稳定性和可靠性，APGEM有望在实际应用中实现更高效的决策支持，推动量子计算在工业界的应用进程。

📄 摘要（原文）

Quantum Reinforcement Learning (QRL) integrates reinforcement learning with parameterized quantum circuits and is a promising approach to combinatorial optimization. On Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, however, decoherence, gate imperfections, and measurement errors reduce policy quality and make learning less reliable. Existing error mitigation techniques are generally applied as fixed corrections that do not adapt to changing noise conditions or to the evolving state of training. This work presents Adaptive Policy-Guided Error Mitigation (APGEM) as a context-aware orchestration layer of the hybrid quantum-classical training loop that dynamically selects the most suitable mitigation strategy during QRL training. APGEM evaluates Zero-Noise Extrapolation (ZNE), Probabilistic Error Cancellation (PEC), Clifford Data Regression (CDR), and Readout Error Mitigation (REM) using policy-level indicators, including quantum-state fidelity, policy entropy, cumulative reward, and approximation ratio, and integrates the selected strategy directly into the reinforcement learning loop. The framework is evaluated on the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP), a representative NP-hard problem in urban logistics, under a range of NISQ noise models and noise levels. APGEM consistently outperforms conventional static mitigation methods, reaches approximately 94% of the utility of an oracle strategy, maintains higher quantum-state fidelity as noise increases, and produces more stable learning behaviour throughout training. Ablation studies show that the framework learns context-aware mitigation policies that adapt to different noise environments and circuit execution conditions. These findings demonstrate that integrating adaptive error mitigation into the learning process substantially improves the robustness and reliability of QRL on NISQ hardware.