[22p-E102-1~14] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [22p-E102-10] 量子干渉を用いた協調的意思決定とマルチエージェント強化学習への応用

〇(M1)新川 浩彬¹、Chauvet Nicolas¹、Bachelier Guillaume²、Huant Serge²、Roehm Andre¹、堀﨑 遼一¹、成瀬 誠¹ (1.東大情理、2.グルノーブルアルプス大)

キーワード：量子干渉、強化学習、バンディット問題

先行研究は競合的バンディット問題に対し、軌道角運動量が量子干渉した光子対を用いて選択競合を完全に回避した協調的意思決定を実現した。本研究は、状態遷移を伴うより一般的なマルチエージェント強化学習に協調的意思決定を適用した。各エージェントの意思決定においてランダム選択ではなくバンディットアルゴリズムを援用し、なおかつ複数エージェントの意思決定の競合回避を実現することで学習が高速化されることを確認した。