OmniPlan: An Adaptive Framework for Timely and Near-Optimal Network Planning Optimization

📄 arXiv: 2606.18105v1 📥 PDF

作者: Longlong Zhu, Jiashuo Yu, Zedi Chen, Yuhan Wu, Zhifan Jiang, Yuchen Xian, Yimeng Liu, Jiajie Su, Shaopeng Zhou, Xingyuan Li, Hongyan Liu, Xuan Liu, Dong Zhang, Chunming Wu, Xiang Chen

分类: cs.NI, cs.LG

发布日期: 2026-06-16

💡 一句话要点

提出OmniPlan框架以解决网络规划优化问题

🎯 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: 网络规划优化 自适应框架 多目标优化 大型语言模型 专家混合架构 深度强化学习 分布式机器学习 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有网络规划优化方法在适应多样化用户意图方面存在不足，导致执行效率和最优性之间的权衡。
  2. OmniPlan框架通过大型语言模型将用户意图转化为偏好向量，并动态选择合适的专家进行优化，提升了适应性。
  3. 在真实世界的分布式机器学习任务中，OmniPlan显著降低了延迟和资源消耗，展示了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

网络规划优化是一个在交通系统、通信网络和电力网等多个领域中的基本问题，涉及在复杂约束下同时优化多个竞争目标。现有的优化框架依赖于混合整数规划求解器、启发式算法和深度强化学习模型，但缺乏对多样化和动态用户意图的有效适应性，导致执行时间与最优性之间的权衡。本文提出了OmniPlan，一个自适应框架，旨在实现网络规划优化中的及时性和近似最优性。OmniPlan通过大型语言模型（LLM）将异构自然语言意图转换为统一的用户偏好向量，并采用专家混合架构动态选择合适的专家进行优化。实验表明，OmniPlan在真实世界的分布式机器学习任务中，能够将延迟降低至97.8%，并减少网络设备资源消耗达11.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是网络规划优化中的多目标优化问题，现有方法在动态用户意图适应性上存在不足，导致执行时间与最优解之间的权衡。

核心思路：OmniPlan的核心思路是利用大型语言模型将用户的自然语言意图转化为量化的用户偏好向量，并通过专家混合架构动态选择合适的优化专家，以实现及时性和近似最优性。

技术框架：OmniPlan的整体架构包括三个主要模块：首先是LLM解释器，将用户意图转化为偏好向量；其次是专家混合架构，整合MIP求解器、启发式算法和DRL模型；最后是DRL专家配置模块，调整优化目标权重以符合用户偏好。

关键创新：OmniPlan的创新在于其自适应能力，通过动态选择专家来应对多样化的用户意图，克服了传统方法的局限性。

关键设计：在设计上，OmniPlan采用了混合专家模型，结合了多种优化技术，并通过DRL模块进行目标权重的微调，以确保优化决策与用户偏好的高度一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在真实世界的分布式机器学习任务中，OmniPlan显著提升了性能，延迟降低了高达97.8%，网络设备资源消耗减少了11.5%。这些结果表明，OmniPlan在优化效率和资源利用方面具有显著优势，超越了现有的优化方法。

🎯 应用场景

OmniPlan框架具有广泛的应用潜力，特别是在交通、通信和电力等领域的网络规划优化中。其自适应能力使得能够根据用户的动态需求进行实时优化，提升了系统的整体效率和响应速度。未来，该框架还可以扩展到其他需要多目标优化的领域，如智能制造和城市管理等。

📄 摘要（原文）

Network planning optimization is a fundamental problem across diverse domains, including transportation systems, communication networks, and power grids. It requires simultaneous optimization of multiple competing objectives under complex constraints. Existing network planning optimization frameworks rely on mixed integer programming (MIP) solvers, heuristics, and deep reinforcement learning (DRL) models to compute planning decisions. However, they lack effective adaptability to diverse and dynamic user intents, thus leading to the trade-off between execution time and optimality. In this paper, we propose OmniPlan, an adaptive framework that achieves both timeliness and near-optimality in network planning optimization. To achieve the adaptability lacking in existing solutions, OmniPlan employs a large language model (LLM)-based interpreter to convert heterogeneous natural-language intents into a unified and quantifiable user-preference vector. Then it employs a mixture-of-experts architecture that integrates MIP solvers, heuristics, and DRL models as specialized experts, where OmniPlan adapts to diverse intents by dynamically selecting timely and near-optimal experts. Finally, it incorporates a DRL-based expert configuration module that fine-tunes optimization objective weights to align planning decisions with user-specific preferences. We evaluate OmniPlan with a representative real-world workload, i.e., distributed machine learning (ML), where we leverage OmniPlan to offload a wide spectrum of ML inference tasks, e.g., decision trees, SVM, naive Bayes, XGBoost, and random forests, onto a network of hardware devices. Our experiments on a real-world testbed indicate that OmniPlan achieves near-optimal and low-execution-time offloading for real-world ML inference tasks, reducing latency by up to 97.8\% and network device resource consumption by up to 11.5\%.