LLM-OptiRA: LLM-Driven Optimization of Resource Allocation for Non-Convex Problems in Wireless Communications

📄 arXiv: 2505.02091v2 📥 PDF

作者: Xinyue Peng, Yanming Liu, Yihan Cang, Chaoqun Cao, Ming Chen

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-09-26)

备注: 6 pages,4 figures

💡 一句话要点

提出LLM-OptiRA以解决无线通信中的非凸资源分配问题

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

关键词: 资源分配 非凸优化 大型语言模型 无线通信 自动化解决方案 智能优化

📋 核心要点

  1. 现有的资源分配方法在处理非凸问题时存在显著不足，传统优化技术无法有效解决这些复杂问题。
  2. 论文提出的LLM-OptiRA框架利用大型语言模型自动转换非凸组件，使得问题解决过程实现完全自动化，降低了对专家知识的依赖。
  3. 实验结果显示，LLM-OptiRA在复杂优化任务中表现优异，执行率和成功率分别达到96%和80%，显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

解决无线通信系统中的非凸资源分配问题面临重大挑战，传统优化技术往往无法胜任。为此，我们提出了LLM-OptiRA，这是第一个利用大型语言模型（LLMs）自动检测并转换非凸组件为可解形式的框架，从而实现无线通信系统中非凸资源分配问题的完全自动化解决。LLM-OptiRA不仅通过减少对专家知识的依赖来简化问题解决，还集成了错误修正和可行性验证机制以确保鲁棒性。实验结果表明，LLM-OptiRA在GPT-4上的执行率达到96%，成功率为80%，在复杂优化任务中显著优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决无线通信系统中的非凸资源分配问题。现有方法在处理此类问题时，往往依赖于专家知识，且难以保证解决方案的有效性和鲁棒性。

核心思路：LLM-OptiRA的核心思路是利用大型语言模型自动检测和转换非凸组件为可解形式，从而实现问题的自动化解决。这种设计旨在减少人工干预，提高效率。

技术框架：LLM-OptiRA的整体架构包括数据输入、非凸组件检测、转换处理、解决方案生成和结果验证等主要模块。每个模块协同工作，确保问题能够高效且准确地解决。

关键创新：该研究的关键创新在于首次将大型语言模型应用于非凸资源分配问题的优化，突破了传统方法的局限性，实现了自动化和智能化的解决方案。

关键设计：在设计中，LLM-OptiRA采用了特定的参数设置和损失函数，以确保模型在处理复杂问题时的稳定性和准确性。同时，集成的错误修正和可行性验证机制增强了系统的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLM-OptiRA在GPT-4上的执行率达到96%，成功率为80%。在复杂优化任务中，该方法显著优于传统基线方法，展示了其在处理非凸问题时的高效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无线通信网络的资源管理、智能交通系统以及物联网设备的优化配置等。通过自动化的资源分配，能够显著提升系统的效率和可靠性，降低人工干预的需求，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Solving non-convex resource allocation problems poses significant challenges in wireless communication systems, often beyond the capability of traditional optimization techniques. To address this issue, we propose LLM-OptiRA, the first framework that leverages large language models (LLMs) to automatically detect and transform non-convex components into solvable forms, enabling fully automated resolution of non-convex resource allocation problems in wireless communication systems. LLM-OptiRA not only simplifies problem-solving by reducing reliance on expert knowledge, but also integrates error correction and feasibility validation mechanisms to ensure robustness. Experimental results show that LLM-OptiRA achieves an execution rate of 96% and a success rate of 80% on GPT-4, significantly outperforming baseline approaches in complex optimization tasks across diverse scenarios.