論文の概要: Adaptive Resource Allocation Optimization Using Large Language Models in Dynamic Wireless Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02287v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 12:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:52:16.374835
• Title: Adaptive Resource Allocation Optimization Using Large Language Models in Dynamic Wireless Environments
• Title（参考訳）: 動的無線環境における大規模言語モデルを用いた適応的資源配分最適化
• Authors: Hyeonho Noh, Byonghyo Shim, Hyun Jong Yang,
• Abstract要約: 現在のソリューションはドメイン固有のアーキテクチャや技術に依存しており、制約付き最適化のための一般的なDLアプローチは未開発のままである。 本稿では,制約を順守しながら複雑な資源配分問題に対処するために,資源割当(LLM-RAO)のための大規模言語モデルを提案する。 LLM-RAO は従来の DL 法と比較して最大40% の性能向上を実現し,分析手法よりも80$% 向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.866960634041092
• License:
• Abstract: Deep learning (DL) has made notable progress in addressing complex radio access network control challenges that conventional analytic methods have struggled to solve. However, DL has shown limitations in solving constrained NP-hard problems often encountered in network optimization, such as those involving quality of service (QoS) or discrete variables like user indices. Current solutions rely on domain-specific architectures or heuristic techniques, and a general DL approach for constrained optimization remains undeveloped. Moreover, even minor changes in communication objectives demand time-consuming retraining, limiting their adaptability to dynamic environments where task objectives, constraints, environmental factors, and communication scenarios frequently change. To address these challenges, we propose a large language model for resource allocation optimizer (LLM-RAO), a novel approach that harnesses the capabilities of LLMs to address the complex resource allocation problem while adhering to QoS constraints. By employing a prompt-based tuning strategy to flexibly convey ever-changing task descriptions and requirements to the LLM, LLM-RAO demonstrates robust performance and seamless adaptability in dynamic environments without requiring extensive retraining. Simulation results reveal that LLM-RAO achieves up to a 40% performance enhancement compared to conventional DL methods and up to an $80$\% improvement over analytical approaches. Moreover, in scenarios with fluctuating communication objectives, LLM-RAO attains up to 2.9 times the performance of traditional DL-based networks.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)は,従来の解析手法が解決に苦しむ複雑な無線アクセスネットワーク制御の課題に対処する上で,顕著な進歩を遂げてきた。 しかし、DLは、QoS(Quality of Service)やユーザインデックスのような離散変数など、ネットワーク最適化でしばしば発生する制約付きNPハード問題を解く際の制限を示してきた。 現在のソリューションはドメイン固有のアーキテクチャやヒューリスティックな手法に依存しており、制約付き最適化のための一般的なDLアプローチは未開発のままである。 さらに、コミュニケーション目的の小さな変更でさえ、タスク目標、制約、環境要因、コミュニケーションシナリオが頻繁に変化する動的な環境への適応性を制限するために、時間を要する再トレーニングを必要とします。 これらの課題に対処するために,資源割り当て最適化のための大規模言語モデル (LLM-RAO) を提案する。 絶え間なく変化するタスク記述と要件をLLMに柔軟に伝達するために、プロンプトベースのチューニング戦略を採用することで、LLM-RAOは広範なリトレーニングを必要とせずに、動的環境における堅牢なパフォーマンスとシームレスな適応性を示す。 シミュレーションの結果, LLM-RAOは従来のDL法と比較して最大40%の性能向上を実現し, 分析手法よりも80$\%向上した。 さらに、通信目的が変動するシナリオでは、LLM-RAOは従来のDLベースのネットワークの性能の2.9倍に達する。

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