論文の概要: OptiMUS: Scalable Optimization Modeling with (MI)LP Solvers and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10172v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 18:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 14:24:24.230463
• Title: OptiMUS: Scalable Optimization Modeling with (MI)LP Solvers and Large Language Models
• Title（参考訳）: OptiMUS: (MI)LPソルバーと大規模言語モデルによるスケーラブルな最適化モデリング
• Authors: Ali AhmadiTeshnizi, Wenzhi Gao, Madeleine Udell
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LL)MベースのエージェントであるOptiMUSを紹介する。 OptiMUSは、数学的モデルを開発し、ソルバコードを書き、デバッグし、生成したソリューションを評価し、これらの評価に基づいてモデルとコードを改善することができる。 実験によると、OptiMUSは、簡単なデータセットで既存の最先端メソッドを20%以上、ハードデータセットで30%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.519880445683107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Optimization problems are pervasive in sectors from manufacturing and distribution to healthcare. However, most such problems are still solved heuristically by hand rather than optimally by state-of-the-art solvers because the expertise required to formulate and solve these problems limits the widespread adoption of optimization tools and techniques. This paper introduces OptiMUS, a Large Language Model (LLM)-based agent designed to formulate and solve (mixed integer) linear programming problems from their natural language descriptions. OptiMUS can develop mathematical models, write and debug solver code, evaluate the generated solutions, and improve its model and code based on these evaluations. OptiMUS utilizes a modular structure to process problems, allowing it to handle problems with long descriptions and complex data without long prompts. Experiments demonstrate that OptiMUS outperforms existing state-of-the-art methods on easy datasets by more than $20\%$ and on hard datasets (including a new dataset, NLP4LP, released with this paper that features long and complex problems) by more than $30\%$.
• Abstract（参考訳）: 最適化問題は製造や流通から医療まで幅広い分野に及んでいる。 しかし、これらの問題の多くは、最適化ツールや技術の普及が制限されるため、最先端の問題解決者によって最適ではなく、手動で解決される。 本稿では,自然言語記述から線形計画問題(混合整数)を定式化し,解くように設計された大規模言語モデル(llm)に基づくエージェントoptimusを提案する。 OptiMUSは、数学的モデルを開発し、ソルバコードを書き、デバッグし、生成したソリューションを評価し、これらの評価に基づいてモデルとコードを改善することができる。 OptiMUSはモジュール構造を利用して問題を処理し、長い記述や複雑なデータを長いプロンプトなしで処理することができる。 実験によると、optimusは、簡単なデータセットで既存の最先端のメソッドを20〜%$以上、ハードデータセット(この論文でリリースされた新しいデータセット、nlp4lpを含む)で30〜%$以上上回っている。

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