論文の概要: Optimization-as-a-Service via Multi-Agent Large Language Model for Radio Access Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20590v1
• Date: Fri, 15 May 2026 14:14:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 19:18:02.842872
• Title: Optimization-as-a-Service via Multi-Agent Large Language Model for Radio Access Networks
• Title（参考訳）: 無線アクセスネットワークのためのマルチエージェント大言語モデルによる最適化・アズ・ア・サービス
• Abstract要約: 第6世代(6G)RAN環境は、前例のないサービスの多様性と指数力学に直面する。 手動モデルと標準的なAIアルゴリズムは基本的に厳格であり、適応と自己進化の柔軟性が欠如している。 本稿では,PRB割り当て問題を最適化リフレクション・アズ・ア・サービス(O)システムとして扱うことを提案する。 これは、エージェントを利用して最適化問題を動的に構築し、リアルタイムシナリオに適した目的を自動的に決定することで、RANリソース割り当てを根本的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.1158889975007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The physical resource block (PRB) allocation in Radio Access Networks (RANs) traditionally relies on case-by-case manual problem construction or, more recently, learning-based artificial intelligence (AI) methods. However, the sixth-generation (6G) RAN environments confront unprecedented service diversity and exponential dynamics, featuring volatile fluctuations in active base stations (BSs), user scale, and stringent Quality-of-Service (QoS) requirements. Faced with such conditions, both manual models and standard AI algorithms remain fundamentally rigid, lacking the flexibility to adapt and self-evolve. To provide a one-size-fits-all solution, we propose treating the PRB allocation problem as an Optimization-as-a-Service (OaaS) provided by a large language model multi-agent (LLM-MA) system. This fundamentally reshapes RAN resource allocation by utilizing agents to dynamically construct optimization problems and automatically determine objectives tailored to real-time scenarios. Our closed-loop architecture, integrating scene understanding, objective generation, solver, and reflection agents, enables context-aware, self-correcting formulation. To eliminate the computational latency of iterative reflection, we introduce a one-shot reflection distillation mechanism, training a lightweight student model to directly predict refined objective parameters. We theoretically bound the performance gap of this one-shot policy. Experimental results demonstrate our framework achieves near-optimal resource allocation with ultra-low inference latency.
• Abstract（参考訳）: 無線アクセスネットワーク(RAN)における物理リソースブロック(PRB)の割り当ては、伝統的にケースバイケースの問題構築や、最近では学習ベースの人工知能(AI)手法に依存している。 しかし、第6世代(6G)RAN環境は、アクティブベースステーション(BS)における揮発性変動、ユーザスケール、厳格なQuality-of-Service(QoS)要件など、前例のないサービスの多様性と指数力学に直面する。 このような状況に直面して、手動モデルと標準的なAIアルゴリズムは、基本的に厳格であり、適応と自己進化の柔軟性が欠如している。 大規模言語モデルマルチエージェント (LLM-MA) システムによって提供される最適化・アズ・ア・サービス (OaaS) として PRB 割り当て問題を扱う。 これは、エージェントを利用して最適化問題を動的に構築し、リアルタイムシナリオに適した目的を自動的に決定することで、RANリソース割り当てを根本的に改善する。 私たちのクローズドループアーキテクチャは、シーン理解、客観的生成、ソルバ、リフレクションエージェントを統合し、コンテキスト認識、自己修正の定式化を可能にします。 反復反射の計算遅延をなくすために,1ショットの反射蒸留機構を導入し,軽量な学生モデルを用いて改良された対象パラメータを直接予測する。 理論的には、このワンショットポリシーのパフォーマンスギャップに縛られている。 実験により,本フレームワークは,超低遅延時間でほぼ最適資源配分を実現することを示す。

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