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Federica Mangiatordi
Federica Mangiatordi
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AI框架优化城市车辆通信网络
研究人员开发了一个AI驱动的框架，使用图神经网络（GNN）来优化智能城市NR-V2X网络中的实时多跳中继选择。该方法将车辆网络建模为图，并使用混合整数线性规划（MILP）的最优中继决策进行训练。实验表明，基于GNN的方法实现了接近最优的连接性，提高了11.3%，同时与MILP相比显著缩短了执行时间。
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AI驱动的GNN优化城市V2X中继选择
研究人员开发了一个新的框架，使用图神经网络（GNN）来改进城市环境中NR-V2X通信的实时中继选择。该方法将车辆通信状态建模为属性图，与传统的混合整数线性规划（MILP）相比，能够更快地做出决策。实验表明，基于GNN的方法在连接性方面可与MILP相媲美，同时显著缩短了执行时间，使其适用于智慧城市的规模化、实时NR-V2X运行。