TelePlanNet: An AI-Driven Framework for Efficient Telecom Network Planning

📄 arXiv: 2505.13831v2 📥 PDF

作者: Zongyuan Deng, Yujie Cai, Qing Liu, Shiyao Mu, Bin Lyu, Zhen Yang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-27)

备注: 6 pages, 5 figures, 1 table

💡 一句话要点

TelePlanNet：AI驱动的电信网络高效规划框架，提升基站选址一致性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 5G网络规划 基站选址 大型语言模型 强化学习 多目标优化 群体相对策略优化 电信网络

📋 核心要点

  1. 5G网络规划中基站选址面临覆盖、成本、用户满意度和实际约束的多目标优化难题，传统人工方法效率低且规划-建设一致性差。
  2. TelePlanNet利用大型语言模型处理用户输入，结合改进的群体相对策略优化（GRPO）强化学习训练规划模型，实现多目标优化和候选站点评估。
  3. 实验结果表明，TelePlanNet将规划一致性提高到78%，显著优于人工方法，为电信运营商提供高效可扩展的工具。

📝 摘要（中文）

本文提出TelePlanNet，一个AI驱动的框架，专为基站选址而设计，旨在高效规划和大规模自动化。该框架集成了三层架构，利用大型语言模型（LLMs）处理实时用户输入，并将用户意图与基站规划对齐。同时，通过改进的群体相对策略优化（GRPO）强化学习训练规划模型，TelePlanNet能够有效解决多目标优化问题，评估候选站点，并提供实用的解决方案。实验结果表明，TelePlanNet可以将规划一致性提高到78%，优于传统人工方法，为电信运营商提供了一种高效且可扩展的蜂窝网络规划工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决5G网络规划中基站选址效率低、规划-建设一致性差的问题。传统人工方法依赖专家经验，难以应对动态网络条件和多目标优化需求。现有AI工具在某些方面有所改进，但仍无法满足电信运营商的需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个AI驱动的框架，利用大型语言模型理解用户意图，并结合强化学习优化基站选址方案。通过将用户需求与基站规划对齐，并采用改进的强化学习算法，实现多目标优化和高效的站点评估。

技术框架：TelePlanNet采用三层架构。第一层是用户输入层，利用大型语言模型处理用户需求，提取关键信息。第二层是规划层，使用改进的群体相对策略优化（GRPO）强化学习算法训练规划模型，评估候选站点并生成规划方案。第三层是执行层，将规划方案转化为实际的基站部署方案。

关键创新：TelePlanNet的关键创新在于将大型语言模型与强化学习相结合，实现用户意图理解和多目标优化。通过大型语言模型，系统能够理解用户的需求和偏好，并将其转化为基站规划的约束条件。改进的GRPO算法能够更有效地探索搜索空间，找到满足多目标需求的最佳方案。

关键设计：在GRPO算法中，论文可能对奖励函数进行了设计，以平衡覆盖率、成本和用户满意度等多个目标。此外，可能还设计了特定的网络结构，用于评估候选站点的性能。具体参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TelePlanNet可以将基站选址规划的一致性提高到78%，显著优于传统的人工方法。这一结果表明，该框架能够有效地将用户需求与基站规划对齐，并生成更符合实际需求的部署方案。具体的性能提升数据和对比基线细节未知。

🎯 应用场景

TelePlanNet可应用于5G及未来移动通信网络的规划与优化，帮助电信运营商更高效地进行基站选址，降低建设成本，提升网络覆盖和用户体验。该框架还可扩展到其他基础设施规划领域，如电力、交通等，具有广阔的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

The selection of base station sites is a critical challenge in 5G network planning, which requires efficient optimization of coverage, cost, user satisfaction, and practical constraints. Traditional manual methods, reliant on human expertise, suffer from inefficiencies and are limited to an unsatisfied planning-construction consistency. Existing AI tools, despite improving efficiency in certain aspects, still struggle to meet the dynamic network conditions and multi-objective needs of telecom operators' networks. To address these challenges, we propose TelePlanNet, an AI-driven framework tailored for the selection of base station sites, integrating a three-layer architecture for efficient planning and large-scale automation. By leveraging large language models (LLMs) for real-time user input processing and intent alignment with base station planning, combined with training the planning model using the improved group relative policy optimization (GRPO) reinforcement learning, the proposed TelePlanNet can effectively address multi-objective optimization, evaluates candidate sites, and delivers practical solutions. Experiments results show that the proposed TelePlanNet can improve the consistency to 78%, which is superior to the manual methods, providing telecom operators with an efficient and scalable tool that significantly advances cellular network planning.