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LLM 기반 에이전트 프레임워크, UAV 물류 스케줄링 효율 극대화

arXiv cs.LG · 2026-05-13

본 연구에서는 드론(UAV)과 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)을 결합한 하이브리드 스케줄링 문제를 해결하기 위한 에이전트 기반 AI 프레임워크를 제안합니다.

제안하는 프레임워크는 대규모 언어 모델(LLM)과 체인 오브 씽킹(Chain-of-Thought) 추론을 활용하여 사용자 입력을 해석 가능한 수학적 공식으로 변환하는 에이전트 AI를 개발합니다.

시뮬레이션 결과, 제안하는 방법은 99.6%의 제품 수집률과 100%의 마감 기한 만족도를 달성하며 기존 방식보다 안정적인 성능을 보였습니다.

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