QiMARL: Quantum-Inspired Multi-Agent Reinforcement Learning Strategy for Efficient Resource Energy Distribution in Nodal Power Stations

The coupling of quantum computing with multi-agent reinforcement learning (MARL) provides an exciting direction to tackle intricate decision-making tasks in high-dimensional spaces. This work introduces a new quantum-inspired multi-agent reinforcement learning (QiMARL) model, utilizing quantum paral...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:AI
المؤلفون الرئيسيون: Sapthak Mohajon Turjya, Anjan Bandyopadhyay, M. Shamim Kaiser, Kanad Ray
التنسيق: مقال
اللغة:الإنجليزية
منشور في: MDPI AG 2025-09-01
الموضوعات:
energy distribution
nodal power stations
quantum computing
MAB
QiMARL
الوصول للمادة أونلاين:https://www.mdpi.com/2673-2688/6/9/209

الانترنت

https://www.mdpi.com/2673-2688/6/9/209

مواد مشابهة