epiphany

1. 立项背景和目标： 传统无线接入点部署依赖人工经验或遗传算法、粒子群、模拟退火等启发式搜索，存在计算耗时长、目标约束难表达、决策过程缺乏解释性等问题。本项目面向城市无线网络规划场景，将 RadioMap 传播预测模型与大语言模型推理结合，目标是根据用户提出的覆盖率、频谱效率、容量、冗余度和站点数量等要求，自动生成接入点部署方案，并通过可视化方式展示每一步决策依据和性能变化。 2. 软件功能及核心模块： 系统主要包含五类功能：一是代理模型模块，使用 PMNet、RMNet、UNet、TransUNet、RadioUNet 快速预测无线传播和路径增益；二是 ReAct 决策模块，将自然语言需求解析为目标、约束和指标权重，循环执行新增、删除、移动站点或停止等动作；三是初始化策略模块，支持随机、贪心、预训练策略及“两阶段排序”初始化；四是启发式基线模块，集成 GA、PSO、SA、Greedy、候选枚举和穷举方法；五是 Web 可视化模块，实时展示覆盖图、路径增益图、站点位置、指标和决策轨迹。 3. 业务流程和功能路径： 用户在 Web 页面选择城市地图、需求模板、规划器、代理模型和候选数量后启动任务；系统首先解析自然语言需求，再生成初始站点集合，通过代理模型计算覆盖率、频谱效率和冗余率；随后从合法候选位置中筛选 Top-K 点位，由 ReAct 或启发式规划器决定下一步动作，并重新评估指标，直至满足约束或达到最大步数。运行过程写入轨迹文件，由后端以约 200ms 周期监控，并通过 SSE 推送到前端，最终形成部署方案、指标汇总和可回溯的动作链。