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摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。
参数化量子电路的多目标进化架构搜索
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