CVaR-Based Variational Quantum Optimization for User Association in Handoff-Aware Vehicular Networks

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内容提要

本研究提出了一种基于条件风险价值(CVaR)的变分量子优化框架,旨在优化手动感知车辆网络中的用户关联问题。该方法在资源分配上相比深度神经网络提升了23.5%的性能,显示出其在实际应用中的潜力。

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