传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

CVQKDsim 使用量子密钥分发协议在连续变量（CVQKD）下产生共享密钥。

此提交可用于评估优化技术在连续变量问题上的性能。 为使生产计划中的利润最大化而出现此优化问题。 然而，这些文件可以用作黑盒优化问题。 该套件中有八个最小化优化问题（case1.p、case2.p、case3.p、case4.p、case5.p、case6.p、case7.p 和 cas8.p）。 所有案例（案例 1 到案例 8）都具有 108 个连续变量的问题维度。 他们每个人都遵循硬惩罚方法，并具有以下格式 [F] = case1（X）; 输入：总体（或解，用 X 表示）及其输出：总体成员的目标函数值 (F)。 文件 ProblemDetails.p 可用于确定每个案例的下限和上限以及函数句柄。 格式为 [lb,ub,fobj] = ProblemDetails(n); 输入：n 是 1 到 8 的整数。 输出：(i) 下限 (lb)， (ii) 上限 (ub)，以及（iii

连续变量的全局优化问题的模拟退火算法和遗传算法.pdf

通用模拟退火优化算法的 Julia 代码。该代码可以找到连续变量的多模态函数的全局最大值（或最小值）。 使用‘模拟退火’算法最小化连续变量的多模态函数，本文的勘误表可在此处获得 该代码是通用的，可以应用于具有任意数量参数的优化问题。优化参数的个数称为优化空间的维度（代码中用变量“D”表示）。要使用代码，必须定义优化空间的维度和边界 算法最大化函数fitness.jl。存储库中存在的 Fitness.jl 文件中实现了一组基准函数。用户可以使用他/她自己的健身功能。适应度函数的输出需要是单个标量值。对于自定义适应度函数，主优化代码中只需要很少的调整。只有维度 (D) 和边界（数组 bL 和 bU）必须根据适应度函数进行调整。代码应该可以正常工作，无需任何进一步的修改。 优化算法的行为由代码中的以下参数决定： gmax = 1000; # Maximum number of generations (max iteration number) Ns = 20; # tests for step variation NT

在连续变量量子密钥分发(CVQKD)多维数据协调过程中, 低密度奇偶校验码(LDPC)的纠错性能直接影响协调效率和传输距离。构造了一种双边类型的低密度奇偶校验码(TET-LDPC), 引入了类似于重复累积码中的累积结构以提高其纠错性能, 在多维数据协调算法中得到了更小的收敛信噪比、更高的协调效率以及更远的传输距离。仿真结果表明：当TET-LDPC的码率为0.5, 分组码长为2×105时, 收敛信噪比降至1.02 dB, 协调效率达到了98.58%, 安全密钥率达到17.61 kb/s, CVQKD系统的传输距离提高为44.9 km。

今天小编就为大家分享一篇python实现连续变量最优分箱详解--CART算法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

量子计算机相对于传统计算机的优势推动了在量子计算机上开发机器学习算法的最新趋势，这有可能导致该领域的突破和新的学习模型。 我们研究的目的是探索光子量子计算机上的深度量子强化学习（RL），该技术可以处理存储在光量子态中的信息。 这些量子计算机可以自然地表示连续变量，使其成为创建神经网络的量子版本的理想平台。 我们使用量子光子电路，通过多层量子神经网络实现Q学习和行为准则算法，并在网格世界环境中对其进行测试。 我们的实验表明，1）这些量子算法可以解决RL问题，以及2）与一层相比，使用三层量子网络可以改善两种算法在所获得奖励方面的学习。 总而言之，我们的研究结果表明，在深度量子RL中具有更多的层可以增强学习效果。

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型 对应的分箱方法： A. 无监督：(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类 B. 有监督：(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法 (3) 信用评分建模的IV最大化分箱 等 本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱 由于CART是决策树分类算法，所以相当于是单变量决策树分类。 简单介绍下理论： CART是二叉树，每次仅进行二元分类，对于连续性变量，方法是依次计算相邻两元素值的中位数，将数据集一分为二，计算该点作为切割点时的基尼值较分割前的基尼值下降程度，每次切分时，选择基尼下降

【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文（代码数据）.docx