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量子网络路由研究采用对抗性协同学习

本研究论文探讨了使用Ekert-91协议的量子网络路由的对抗性赌博机问题。该研究模拟了一个场景，其中Alice选择一条路由，而Eve试图通过各种攻击面来削弱网络。通过在50种拓扑结构上采用对抗性协同学习，该论文证明了学习到的保留率与minimax参考值非常接近，瓶颈路由的保留率为零，而非瓶颈路由遵循覆盖原则。利用决策树解释模型进一步分析了研究结果，并为量子中继器网络博弈中的证据总结提供了一个开源工作流程。