論文の概要: Generative AI for Lyapunov Optimization Theory in UAV-based Low-Altitude Economy Networking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15928v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 10:27:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:50.521934
• Title: Generative AI for Lyapunov Optimization Theory in UAV-based Low-Altitude Economy Networking
• Title（参考訳）: UAVを用いた低高度経済ネットワークにおけるリアプノフ最適化のための生成AI
• Authors: Zhang Liu, Dusit Niyato, Jiacheng Wang, Geng Sun, Lianfen Huang, Zhibin Gao, Xianbin Wang,
• Abstract要約: 我々は、リアプノフ最適化理論の基本を導入し、従来の手法と従来のAI対応手法の両方の限界を解析する。 Lyapunov-guided generative diffusion model-based reinforcement learning framework を開発し,UAV-based LAE ネットワークケーススタディによりその有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.225507258297725
• License:
• Abstract: Lyapunov optimization theory has recently emerged as a powerful mathematical framework for solving complex stochastic optimization problems by transforming long-term objectives into a sequence of real-time short-term decisions while ensuring system stability. This theory is particularly valuable in unmanned aerial vehicle (UAV)-based low-altitude economy (LAE) networking scenarios, where it could effectively address inherent challenges of dynamic network conditions, multiple optimization objectives, and stability requirements. Recently, generative artificial intelligence (GenAI) has garnered significant attention for its unprecedented capability to generate diverse digital content. Extending beyond content generation, in this paper, we propose a framework integrating generative diffusion models with reinforcement learning to address Lyapunov optimization problems in UAV-based LAE networking. We begin by introducing the fundamentals of Lyapunov optimization theory and analyzing the limitations of both conventional methods and traditional AI-enabled approaches. We then examine various GenAI models and comprehensively analyze their potential contributions to Lyapunov optimization. Subsequently, we develop a Lyapunov-guided generative diffusion model-based reinforcement learning framework and validate its effectiveness through a UAV-based LAE networking case study. Finally, we outline several directions for future research.
• Abstract（参考訳）: リアプノフ最適化理論は, 長期的目標をシステム安定性を確保しつつ, リアルタイムな短期的決定列に変換することによって, 複雑な確率的最適化問題を解くための強力な数学的枠組みとして最近登場した。 この理論は無人航空機(UAV)ベースの低高度経済(LAE)ネットワークシナリオにおいて特に有用であり、動的ネットワーク条件、複数の最適化目標、安定性要件といった固有の課題に効果的に対処することができる。 近年、生成人工知能(GenAI)は、デジタルコンテンツを多様に生成する前例のない能力に対して大きな注目を集めている。 本稿では,UAVベースのRAEネットワークにおけるLyapunov最適化問題に対処するために,生成拡散モデルと強化学習を統合したフレームワークを提案する。 まず、リアプノフ最適化理論の基本を導入し、従来の手法と従来のAI対応アプローチの両方の限界を分析する。 次に、様々なGenAIモデルについて検討し、Lyapunov最適化に対するそれらの潜在的貢献を包括的に分析する。 その後、リアプノフ誘導型生成拡散モデルに基づく強化学習フレームワークを開発し、UAVベースのLEEネットワークケーススタディによりその有効性を検証する。 最後に,今後の研究の方向性について概説する。

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