在过去的十年中，深入的强化学习（RL）已经取得了长足的进步。同时，最先进的RL算法在培训时间融合方面需要大量的计算预算。最近的工作已经开始通过量子计算的角度来解决这个问题，这有望为几项传统上的艰巨任务做出理论上的速度。在这项工作中，我们研究了一类混合量子古典RL算法，我们共同称为变异量子Q-NETWORKS（VQ-DQN）。我们表明，VQ-DQN方法受到导致学习政策分歧的不稳定性的约束，研究了基于经典模拟的既定结果的重复性，并执行系统的实验以识别观察到的不稳定性的潜在解释。此外，与大多数现有的量子增强学习中现有工作相反，我们在实际量子处理单元（IBM量子设备）上执行RL算法，并研究模拟和物理量子系统之间因实施不足而进行的行为差异。我们的实验表明，与文献中相反的主张相反，与经典方法相比，即使在没有物理缺陷的情况下进行模拟，也不能最终决定是否已知量子方法，也可以提供优势。最后，我们提供了VQ-DQN作为可再现的测试床的强大，通用且经过充分测试的实现，以实现未来的实验。
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