Strategic Bidding in 6G Spectrum Auctions with Large Language Models

📄 arXiv: 2604.24156v1 📥 PDF

作者: Ismail Lotfi, Ali Ghrayeb

分类: cs.GT, cs.AI

发布日期: 2026-04-27

备注: Accepted at IEEE Transactions on Vehicular Technology

💡 一句话要点

利用大语言模型在6G频谱拍卖中实现策略性竞标，提升资源利用率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 6G网络 频谱拍卖 大语言模型 策略性竞标 资源分配

📋 核心要点

  1. 6G网络中频谱资源分配面临挑战，现有方法难以适应动态变化和用户异构需求。
  2. 提出基于大语言模型的竞标策略，利用历史数据和推理能力动态调整竞标行为。
  3. 实验表明，LLM竞标在特定条件下接近VCG机制，并在预算约束下表现出更强的适应性。

📝 摘要（中文）

本文研究了在大规模连接和异构服务持续竞争有限无线资源的6G网络中，如何利用大语言模型（LLM）作为竞标代理参与重复频谱拍卖。在车辆网络中，每个用户设备（UE）都作为理性参与者，通过重复交互来优化其长期效用，并受到预算约束。以Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制作为激励兼容和占优策略真实性的基准，将LLM引导的竞标与真实和启发式策略进行比较。与启发式方法不同，LLM利用历史结果和基于提示的推理来动态调整其竞标行为。结果表明，当保证真实性的理论假设成立时，LLM竞标者能够恢复与VCG预测一致的近均衡结果。然而，当这些假设失效时（例如在静态预算约束下），LLM能够维持更长时间的参与并获得更高的效用，揭示了它们在静态机制设计之外逼近自适应均衡的能力。这项工作首次对重复频谱拍卖中的LLM竞标者进行了系统评估，为AI驱动的代理如何进行战略性交互并重塑未来6G网络中的市场动态提供了新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：6G网络中，频谱资源是稀缺资源，需要高效公平的分配。传统的频谱拍卖机制，如VCG，依赖于参与者的真实估值，但在实际场景中，用户可能出于自身利益考虑而采取策略性竞标。此外，静态的预算约束和动态变化的网络环境使得传统方法难以达到最优的资源利用率。现有方法，如启发式算法，缺乏对历史信息的有效利用和对复杂策略的推理能力。

核心思路：利用大语言模型（LLM）的强大推理和学习能力，使其作为竞标代理参与重复频谱拍卖。LLM通过学习历史拍卖数据，理解市场动态，并根据自身预算和对未来收益的预测，制定最优的竞标策略。核心在于让LLM能够模拟理性参与者的行为，并在不完全信息下逼近纳什均衡。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1）环境模拟器：模拟6G频谱拍卖环境，包括用户设备（UE）的分布、信道条件、预算约束等。2）LLM竞标代理：LLM接收环境信息和历史拍卖结果作为输入，输出竞标价格。3）拍卖机制：采用VCG机制作为基准，并可以扩展到其他拍卖机制。4）奖励函数：根据UE的效用（例如，数据传输速率、延迟等）设计奖励函数，用于训练LLM。5）训练循环：通过强化学习或监督学习的方式，训练LLM竞标代理，使其能够最大化长期效用。

关键创新：最重要的创新点在于将大语言模型应用于频谱拍卖的竞标策略制定。与传统的启发式算法相比，LLM能够更好地理解市场动态，并根据历史数据进行推理和预测。此外，LLM能够适应不同的预算约束和网络环境，从而实现更高效的资源利用。本质区别在于LLM具备更强的自适应性和学习能力，能够逼近动态均衡。

关键设计：关键设计包括：1）提示工程：设计合适的提示语，引导LLM进行竞标策略的推理。提示语可以包括历史拍卖结果、自身预算、对未来收益的预测等。2）奖励函数设计：设计能够反映UE长期效用的奖励函数，例如，可以考虑数据传输速率、延迟、能耗等因素。3）LLM架构选择：选择合适的LLM架构，例如，Transformer模型，并进行微调，使其能够更好地适应频谱拍卖的任务。4）训练算法选择：可以选择强化学习算法，例如，Q-learning或Policy Gradient，也可以选择监督学习算法，通过模拟数据进行训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在理论假设成立时，LLM竞标者能够恢复与VCG预测一致的近均衡结果。更重要的是，在静态预算约束等假设失效的情况下，LLM能够维持更长时间的参与并获得更高的效用，证明了其在复杂市场环境中逼近自适应均衡的能力。相比于传统启发式算法，LLM在资源利用率和用户效用方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的6G网络，实现更高效、公平的频谱资源分配。通过引入AI驱动的竞标代理，可以提高频谱利用率，降低用户成本，并促进创新业务的发展。此外，该方法还可以扩展到其他资源分配场景，例如云计算资源分配、能源分配等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Efficient and fair spectrum allocation is a central challenge in 6G networks, where massive connectivity and heterogeneous services continuously compete for limited radio resources. We investigate the use of Large Language Models (LLMs) as bidding agents in repeated 6G spectrum auctions with budget constraints in vehicular networks. Each user equipment (UE) acts as a rational player optimizing its long-term utility through repeated interactions. Using the Vickrey-Clarke-Groves (VCG) mechanism as a benchmark for incentive-compatible, dominant-strategy truthfulness, we compare LLM-guided bidding against truthful and heuristic strategies. Unlike heuristics, LLMs leverage historical outcomes and prompt-based reasoning to adapt their bidding behavior dynamically. Results show that when the theoretical assumptions guaranteeing truthfulness hold, LLM bidders recover near-equilibrium outcomes consistent with VCG predictions. However, when these assumptions break -- such as under static budget constraints -- LLMs sustain longer participation and achieve higher utilities, revealing their ability to approximate adaptive equilibria beyond static mechanism design. This work provides the first systematic evaluation of LLM bidders in repeated spectrum auctions, offering new insights into how AI-driven agents can interact strategically and reshape market dynamics in future 6G networks.