論文の概要: LLM-OptiRA: LLM-Driven Optimization of Resource Allocation for Non-Convex Problems in Wireless Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02091v1
• Date: Sun, 04 May 2025 12:53:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.421535
• Title: LLM-OptiRA: LLM-Driven Optimization of Resource Allocation for Non-Convex Problems in Wireless Communications
• Title（参考訳）: LLM-OptiRA:無線通信における非凸問題に対する資源割当最適化
• Authors: Xinyue Peng, Yanming Liu, Yihan Cang, Chaoqun Cao, Ming Chen,
• Abstract要約: 無線通信における非リソース割り当て問題の解法を示す。 また、エラー訂正率を80%にする方法も示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.566493560848011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving non-convex resource allocation problems poses significant challenges in wireless communication systems, often beyond the capability of traditional optimization techniques. To address this issue, we propose LLM-OptiRA, the first framework that leverages large language models (LLMs) to automatically detect and transform non-convex components into solvable forms, enabling fully automated resolution of non-convex resource allocation problems in wireless communication systems. LLM-OptiRA not only simplifies problem-solving by reducing reliance on expert knowledge, but also integrates error correction and feasibility validation mechanisms to ensure robustness. Experimental results show that LLM-OptiRA achieves an execution rate of 96% and a success rate of 80% on GPT-4, significantly outperforming baseline approaches in complex optimization tasks across diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: 非凸資源割り当て問題の解決は、無線通信システムにおいて、しばしば従来の最適化手法の能力を超えた重要な課題となる。 この問題に対処するため,LLM-OptiRAは,大規模言語モデル(LLM)を利用した最初のフレームワークであり,非凸成分を自動的に検出・変換し,無線通信システムにおける非凸資源割り当て問題の完全自動解決を可能にする。 LLM-OptiRAは、専門家の知識への依存を減らすことで問題解決を単純化するだけでなく、誤り訂正と実現可能性検証機構を統合して堅牢性を確保する。 実験結果から,LCM-OptiRAはGPT-4で実行率96%,成功率80%を達成した。

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