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本文提出了一种基于深度Q网络（DQN）的新型调度方法，用于优化量子中继网络中的延迟时间和纠缠请求的公平性。请求调度决定了在当前时间槽内哪些终端节点对应该被纠缠，而其他节点对则被放入队列以等待未来的时间槽。然而，现有的量子网络研究通常依赖于简单的统计模型来捕捉量子硬件的行为，例如建立纠缠的失败率。此外，当前的量子模拟器不支持网络行为，包括处理、挂起和丢弃请求。为了弥合量子部署与网络行为之间的差距，本文提出了一种动态网络模型，涵盖了量子模拟、随机拓扑和用户建模。基于DQN的调度方案使研究团队能够在最小化延迟时间和最大化这些纠缠请求的公平性之间平衡相互冲突的目标。通过仿真评估了所提出的技术，结果表明，与贪婪调度、比例公平调度和先进先出调度方案相比，所提出的DQN方案实现了更高的性能。