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大规模6G及后6G网络的复杂性要求采用创新方法来应对海量搜索空间中的多目标优化问题，这类任务往往难以解决。量子计算（QC）为实现高效的大规模优化提供了前景广阔的技术路径。该研究团队阐述了利用量子计算解决未来移动网络中关键问题类别的构想。通过分析识别这些问题的共性特征（尤其是其以图结构为核心的表征方式），研究人员提出了一种融合量子算法的统一策略，具体制定了基于量子退火和量子强化学习的优化方法框架。此外，该工作还探讨了量子算法与硬件为有效优化未来网络必须突破的主要挑战。