一种基于强化学习的量子复杂网络节点控制方法

本发明公开了一种基于强化学习的量子复杂网络节点控制方法，将强化学习算法与Szegedy量子行走相结合，通过频闪测量使得量子行走与强化学习进行交互，完成量子演化步数、阻尼因子、逐边复数相位角等核心参数的优化，进而重塑节点间信息流分配，实现量子复杂网络中目标节点影响力的连续精细调控需求。该方案突破了传统开环固定参数的简单调控局限，能够有效提升目标节点的影响力排序与调控精度，同时完整保留网络原有拓扑结构与核心动力学特性，并且避免全局信息流结构被过度扭曲。除目标节点影响力控制这一特定应用外，该发明还为机器学习与量子行走的融合提供了通用范式，有望解决下一代量子技术中的控制难题。