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公开(公告)号：CN119721275A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510212991.8
申请日：2025-02-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Epsilon‑greedy策略的量子纠缠链路选择方法，首先设置量子纠缠链路选择过程中的各初始参数，运行网络基准测试得到所有纠缠链路的初始保真度，记录并更新保真度集合，最后基于Epsilon‑greedy策略进行迭代，根据迭代结果确定节点A和节点B之间的最高平均保真度的链路，完成量子纠缠链路选择。本发明的方案利用强化学习中的Epsilon‑greedy策略，通过探索和利用的平衡来优化量子链路的选择和保真度的估计，根据网络基准测试结果更新链路保真度估计，从而完善未来的链路选择，不仅能快速识别最佳量子链路，而且能在较低的量子资源消耗下，提供准确的保真度估计。
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