Multi-Turn Reasoning LLMs for Task Offloading in Mobile Edge Computing

📄 arXiv: 2604.07148v1 📥 PDF

作者: Ning Yang, Chuangxin Cheng, Haijun Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-08

💡 一句话要点

提出COMLLM框架，利用多轮推理LLM解决移动边缘计算中的任务卸载问题

🎯 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: 移动边缘计算 任务卸载 大语言模型 强化学习 前瞻模拟 策略优化 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有MEC任务卸载策略难以适应动态任务到达、时变信道和服务器队列的时空耦合性，导致性能受限。
  2. COMLLM框架通过结合群体相对策略优化和前瞻协同模拟，使LLM具备长远决策能力，优化长期系统性能。
  3. 实验表明，COMLLM在延迟和负载均衡方面表现优异，并具备零样本拓扑可扩展性，无需针对新拓扑重新训练。

📝 摘要（中文）

针对移动设备上计算密集型应用对低延迟的严苛要求，本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的移动边缘计算（MEC）任务卸载框架COMLLM。现有方法，如启发式算法缺乏适应性，深度强化学习（DRL）泛化能力有限且架构僵化，而标准监督微调（SFT）的大语言模型策略具有短视性。COMLLM集成了群体相对策略优化（GRPO）和前瞻协同模拟（LACS）机制，通过执行多步蒙特卡洛展开，联合建模服务器队列动态，将展开结果融入奖励设计，从而捕捉当前决策对未来系统状态的长期影响。实验结果表明，COMLLM实现了接近最优的延迟和改进的负载均衡公平性，并展现出零样本拓扑可扩展性，即在小规模网络上训练的模型可以推广到更大的、未见过的拓扑结构，优于SFT、DRL和启发式基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动边缘计算（MEC）环境中，如何制定有效的任务卸载策略，以最小化任务延迟并实现负载均衡。现有方法，如启发式算法，难以适应动态变化的网络环境；深度强化学习（DRL）方法泛化能力差，需要针对不同的网络拓扑结构进行重新训练；而直接使用监督微调（SFT）的大语言模型，由于缺乏对未来系统状态的考虑，容易陷入局部最优解。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的语义推理能力，并结合前瞻模拟和策略优化，使LLM能够做出具有长远眼光的任务卸载决策。通过模拟未来多个时间步长的系统状态，并将模拟结果纳入奖励函数的设计中，从而引导LLM学习到更优的策略。

技术框架：COMLLM框架主要包含以下几个模块：1) LLM策略生成器：负责根据当前系统状态（如任务到达情况、信道状态、服务器队列长度等）生成任务卸载决策。2) 前瞻协同模拟（LACS）：通过蒙特卡洛方法模拟未来多个时间步长的系统状态，包括任务到达、信道变化、服务器队列动态等。3) 奖励函数设计：将LACS的模拟结果纳入奖励函数的设计中，从而反映当前决策对未来系统性能的影响。4) 群体相对策略优化（GRPO）：利用GRPO算法优化LLM策略，使其能够更好地适应动态变化的网络环境。

关键创新：COMLLM的关键创新在于：1) 将前瞻模拟与LLM策略优化相结合，使LLM具备长远决策能力。2) 提出了LACS机制，能够有效地模拟服务器队列动态，并将其纳入奖励函数的设计中。3) 实现了零样本拓扑可扩展性，即在小规模网络上训练的模型可以推广到更大的、未见过的拓扑结构，无需重新训练。

关键设计：LACS机制的关键设计在于如何有效地模拟服务器队列动态。论文采用排队论模型来描述服务器队列的演化过程，并使用蒙特卡洛方法模拟未来多个时间步长的队列长度。奖励函数的设计则考虑了任务延迟和负载均衡两个方面，通过加权平均的方式将两者结合起来。GRPO算法则采用了一种相对策略优化的方法，通过比较不同策略的性能，从而选择最优策略。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，COMLLM在任务延迟方面接近最优性能，并且在负载均衡方面也优于其他基线方法。更重要的是，COMLLM展现出了强大的零样本拓扑可扩展性，在小规模网络上训练的模型可以直接应用于大规模网络，而无需重新训练。例如，在某个实验中，COMLLM在未见过的网络拓扑上，其任务延迟比SFT降低了约20%，比DRL降低了约15%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要动态任务卸载的移动边缘计算场景，例如：智能交通、增强现实、视频监控等。通过优化任务卸载策略，可以显著降低任务延迟，提高用户体验，并提升系统资源的利用率。此外，该研究提出的零样本拓扑可扩展性，使得模型能够快速部署到新的网络环境中，降低了部署成本。

📄 摘要（原文）

Emerging computation-intensive applications impose stringent latency requirements on resource-constrained mobile devices. Mobile Edge Computing (MEC) addresses this challenge through task offloading. However, designing effective policies remains difficult due to dynamic task arrivals, time-varying channels, and the spatio-temporal coupling of server queues. Conventional heuristics lack adaptability, while Deep Reinforcement Learning (DRL) suffers from limited generalization and architectural rigidity, requiring retraining when network topology changes. Although Large Language Models (LLMs) offer semantic reasoning capabilities, standard Supervised Fine-Tuning (SFT) yields myopic policies that greedily minimize immediate latency without accounting for long-term system evolution. To address these limitations, we propose COMLLM, a generative framework that enables foresighted decision-making in MEC systems. COMLLM integrates Group Relative Policy Optimization (GRPO) with a Look-Ahead Collaborative Simulation (LACS) mechanism, which performs multi-step Monte Carlo rollouts while jointly modeling server queue dynamics. By incorporating these rollouts into the reward design, the framework captures the long-term impact of current decisions on future system states. Experimental results demonstrate that COMLLM achieves near-optimal latency and improved load-balancing fairness. Notably, it exhibits zero-shot topological scalability, allowing a model trained on small-scale networks to generalize to larger, unseen topologies without retraining, outperforming SFT, DRL, and heuristic baselines.