論文の概要: Large Language Model (LLM)-enabled Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13210v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 01:42:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.545486
• Title: Large Language Model (LLM)-enabled Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク最適化のためのLarge Language Model (LLM)対応強化学習
• Authors: Jie Zheng, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Haijun Zhang, Jiacheng Wang, Hongyang Du, Jiawen Kang, Zehui Xiong,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、無線ネットワークにおける強化学習を強化するための有望なツールを提供する。 マルチエージェント強化学習フレームワークを強化するために,LLM支援状態表現と意味抽出を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.27012080083603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enhancing future wireless networks presents a significant challenge for networking systems due to diverse user demands and the emergence of 6G technology. While reinforcement learning (RL) is a powerful framework, it often encounters difficulties with high-dimensional state spaces and complex environments, leading to substantial computational demands, distributed intelligence, and potentially inconsistent outcomes. Large language models (LLMs), with their extensive pretrained knowledge and advanced reasoning capabilities, offer promising tools to enhance RL in optimizing 6G wireless networks. We explore RL models augmented by LLMs, emphasizing their roles and the potential benefits of their synergy in wireless network optimization. We then examine LLM-enabled RL across various protocol layers: physical, data link, network, transport, and application layers. Additionally, we propose an LLM-assisted state representation and semantic extraction to enhance the multi-agent reinforcement learning (MARL) framework. This approach is applied to service migration and request routing, as well as topology graph generation in unmanned aerial vehicle (UAV)-satellite networks. Through case studies, we demonstrate that our framework effectively performs optimization of wireless network. Finally, we outline prospective research directions for LLM-enabled RL in wireless network optimization.
• Abstract（参考訳）: 将来の無線ネットワークの強化は、多様なユーザ要求と6G技術の出現により、ネットワークシステムにとって大きな課題となる。 強化学習(RL)は強力なフレームワークであるが、高次元の状態空間や複雑な環境に悩まされることが多く、かなりの計算要求、分散インテリジェンス、そして潜在的に矛盾した結果をもたらす。 大きな言語モデル(LLM)は、事前訓練された知識と高度な推論能力を持ち、6G無線ネットワークの最適化においてRLを強化する有望なツールを提供する。 我々は,LLMが拡張したRLモデルについて検討し,その役割と無線ネットワーク最適化におけるシナジーの潜在的なメリットを強調した。 次に、物理層、データリンク層、ネットワーク層、トランスポート層、アプリケーション層からなるLLM対応RLについて検討する。 さらに、マルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを強化するために、LLM支援状態表現と意味抽出を提案する。 このアプローチは、無人航空機(UAV)衛星ネットワークにおけるサービスマイグレーションと要求ルーティング、およびトポロジーグラフ生成に適用される。 ケーススタディを通じて、我々のフレームワークが無線ネットワークを効果的に最適化できることを実証する。 最後に、無線ネットワーク最適化におけるLLM対応RLの今後の研究方向性について概説する。

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