論文の概要: Large Language Model-enhanced Reinforcement Learning for Low-Altitude Economy Networking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21045v1
• Date: Tue, 27 May 2025 11:25:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.606496
• Title: Large Language Model-enhanced Reinforcement Learning for Low-Altitude Economy Networking
• Title（参考訳）: 低高度経済ネットワークのための大規模言語モデル強化学習
• Authors: Lingyi Cai, Ruichen Zhang, Changyuan Zhao, Yu Zhang, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Tao Jiang, Xuemin Shen,
• Abstract要約: Low-Altitude Economic Networking (LAENet)は、1000m以下の多様な飛行アプリケーションをサポートすることを目的としている。 複雑な意思決定、資源の制約、環境の不確実性は、LEENetの開発に重大な課題をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.83640290222928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-Altitude Economic Networking (LAENet) aims to support diverse flying applications below 1,000 meters by deploying various aerial vehicles for flexible and cost-effective aerial networking. However, complex decision-making, resource constraints, and environmental uncertainty pose significant challenges to the development of the LAENet. Reinforcement learning (RL) offers a potential solution in response to these challenges but has limitations in generalization, reward design, and model stability. The emergence of large language models (LLMs) offers new opportunities for RL to mitigate these limitations. In this paper, we first present a tutorial about integrating LLMs into RL by using the capacities of generation, contextual understanding, and structured reasoning of LLMs. We then propose an LLM-enhanced RL framework for the LAENet in terms of serving the LLM as information processor, reward designer, decision-maker, and generator. Moreover, we conduct a case study by using LLMs to design a reward function to improve the learning performance of RL in the LAENet. Finally, we provide a conclusion and discuss future work.
• Abstract（参考訳）: 低高度経済ネットワーク(LAENet)は、柔軟で費用対効果の高い航空ネットワークのために様々な航空機を配備することで、1,000メートル未満の多様な飛行アプリケーションをサポートすることを目的としている。 しかし、複雑な意思決定、資源の制約、環境の不確実性は、RAENetの開発に重大な課題をもたらす。 強化学習(RL)はこれらの課題に対応する潜在的な解決策を提供するが、一般化、報酬設計、モデルの安定性には限界がある。 大きな言語モデル(LLM)の出現は、これらの制限を緩和する新たな機会を提供する。 本稿では, LLMの生成能力, 文脈的理解, 構造的推論を用いて, LLMをRLに統合するチュートリアルを最初に提示する。 次に,LLM を情報処理,報酬設計,意思決定,ジェネレータとして利用する LAENet のための LLM 拡張 RL フレームワークを提案する。 さらに,LAENetにおけるLLの学習性能を向上させるために,LLMを用いて報酬関数を設計するケーススタディを行う。 最後に、結論を提供し、今後の作業について議論する。

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