Large Language Model-enhanced Reinforcement Learning for Low-Altitude Economy Networking

📄 arXiv: 2505.21045v1 📥 PDF

作者: Lingyi Cai, Ruichen Zhang, Changyuan Zhao, Yu Zhang, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Tao Jiang, Xuemin Shen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-27

备注: 7 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出LLM增强的强化学习框架，解决低空经济网络复杂决策问题

🎯 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: 低空经济网络 强化学习 大型语言模型 奖励函数设计 智能决策

📋 核心要点

  1. 低空经济网络面临复杂决策、资源约束和环境不确定性等挑战，传统强化学习方法在泛化性和奖励设计上存在不足。
  2. 论文提出LLM增强的强化学习框架，利用LLM的生成、理解和推理能力，辅助强化学习进行决策。
  3. 通过案例研究，验证了使用LLM设计的奖励函数可以有效提升强化学习在低空经济网络中的学习性能。

📝 摘要（中文）

低空经济网络(LAENet)旨在通过部署各种飞行器，支持1000米以下的各种飞行应用，从而实现灵活且经济高效的空中网络。然而，复杂的决策、资源约束和环境不确定性给LAENet的发展带来了重大挑战。强化学习(RL)为应对这些挑战提供了一种潜在的解决方案，但在泛化、奖励设计和模型稳定性方面存在局限性。大型语言模型(LLM)的出现为RL缓解这些局限性提供了新的机会。本文首先介绍了如何利用LLM的生成、上下文理解和结构化推理能力将LLM集成到RL中。然后，我们提出了一个LLM增强的RL框架，用于LAENet，将LLM用作信息处理器、奖励设计器、决策者和生成器。此外，我们通过使用LLM设计奖励函数来提高RL在LAENet中的学习性能，进行了一个案例研究。最后，我们提供了一个结论并讨论了未来的工作。

🔬 方法详解

问题定义：低空经济网络需要高效的资源分配和路径规划，以支持各种飞行应用。传统的强化学习方法在处理高维状态空间、复杂奖励函数设计以及环境动态变化方面存在挑战，导致泛化能力差，难以适应实际应用场景。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的强大上下文理解、推理和生成能力，辅助强化学习的各个环节，包括状态表示、奖励函数设计、策略选择等，从而提高强化学习的效率和泛化能力。核心在于将LLM作为智能体的一部分，使其能够理解环境信息，并生成有意义的反馈和指导。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) LLM作为信息处理器，用于提取环境状态的关键信息；2) LLM作为奖励设计器，根据任务目标和环境状态生成合适的奖励函数，引导智能体学习；3) LLM作为决策者，辅助智能体进行策略选择，提供决策建议；4) LLM作为生成器，用于生成新的训练样本或环境状态，增强模型的泛化能力。整个流程通过循环迭代，不断优化强化学习模型的性能。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM深度集成到强化学习的各个环节，而不仅仅是作为一个独立的模块。通过LLM的辅助，强化学习智能体能够更好地理解环境，更有效地探索策略空间，并更快速地收敛到最优策略。与传统方法相比，该方法能够显著提高强化学习的效率和泛化能力。

关键设计：奖励函数的设计是关键。论文利用LLM生成奖励函数，该函数能够根据当前环境状态和任务目标动态调整奖励值，从而引导智能体学习到更有效的策略。具体而言，LLM接收环境状态和任务目标作为输入，输出一个奖励值，该奖励值被用于更新强化学习模型的参数。此外，论文还探索了不同的LLM提示工程方法，以提高LLM生成奖励函数的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

案例研究表明，使用LLM设计的奖励函数能够显著提高强化学习在低空经济网络中的学习性能。具体而言，与传统的固定奖励函数相比，使用LLM设计的奖励函数能够使智能体更快地收敛到最优策略，并获得更高的累积奖励。性能提升幅度未知，原文未提供具体数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通、物流配送、环境监测等低空经济领域。通过优化飞行器路径规划和资源分配，降低运营成本，提高服务效率。未来，结合5G、物联网等技术，有望构建更加智能、高效的低空经济网络，促进相关产业发展。

📄 摘要（原文）

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.