LLM-Enabled Automated Algorithm Design for Multiuser Fluid Antenna Communications

Gan Zheng

doi:10.1109/TWC.2026.3699611

LLM-Enabled Automated Algorithm Design for Multiuser Fluid Antenna Communications

2026-06-09

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PRE

AI

Qingfu Zhang (Qingfu Zhang)

DOI：10.1109/TWC.2026.3699611

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流体天线是一种新的可重构天线技术，能够动态调整辐射单元的位置或端口，从而为无线通信提供新的自由度。然而，相关的端口选择是一个具有挑战性的大规模组合优化问题，难以求解。现有的手动设计启发式算法不仅劳动密集，而且无法实现令人满意的表现。在本文中，我们提出了一种新颖的范式，利用大型语言模型（LLMs）进行流体天线系统优化算法的自动化设计，无需手动超启发式调优。具体而言，我们研究了通过优化端口选择和波束成形来最大化下行链路的最小信号干扰加噪声比（SINR），以确保用户之间的公平性。我们研究了两种LLM赋能的算法优化策略。第一种是优化交叉和变异操作以增强已知遗传算法的性能，第二种是设计AutoPort，一种由LLM从头开始设计的新型启发式算法，以解决优化问题。仿真结果验证了所提出的方法能够实现近最优性能，并显著优于传统的遗传算法和深度学习方法。

Keyword:

Fluid antenna

port selection

large language models

evolution of heuristic

automated heuristic design

LLM-Enabled Automated Algorithm Design for Multiuser Fluid Antenna Communications

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