論文の概要: Leveraging Large Language Model to Generate a Novel Metaheuristic Algorithm with CRISPE Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16417v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 04:34:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 15:57:31.773147
- Title: Leveraging Large Language Model to Generate a Novel Metaheuristic Algorithm with CRISPE Framework
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを活用したCRISPEフレームワークを用いたメタヒューリスティックアルゴリズム
- Authors: Rui Zhong, Yuefeng Xu, Chao Zhang, Jun Yu,
- Abstract要約: 我々は,大言語モデル (LLM) ChatGPT-3.5 を借りて,少量の入力しか持たない新しいメタヒューリスティックアルゴリズム (MA) を自動かつ迅速に設計する。
動物にインスパイアされた新しい動物探索最適化(ZSO)は、継続的な最適化問題を解決するための動物の集団行動からインスピレーションを得ている。
CEC2014ベンチマーク関数,CEC2022ベンチマーク関数,および6つのエンジニアリング最適化問題に対するZSO処理アルゴリズムの性能について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.109964882720249
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we borrow the large language model (LLM) ChatGPT-3.5 to automatically and quickly design a new metaheuristic algorithm (MA) with only a small amount of input. The novel animal-inspired MA named zoological search optimization (ZSO) draws inspiration from the collective behaviors of animals for solving continuous optimization problems. Specifically, the basic ZSO algorithm involves two search operators: the prey-predator interaction operator and the social flocking operator to balance exploration and exploitation well. Besides, the standard prompt engineering framework CRISPE (i.e., Capacity and Role, Insight, Statement, Personality, and Experiment) is responsible for the specific prompt design. Furthermore, we designed four variants of the ZSO algorithm with slight human-interacted adjustment. In numerical experiments, we comprehensively investigate the performance of ZSO-derived algorithms on CEC2014 benchmark functions, CEC2022 benchmark functions, and six engineering optimization problems. 20 popular and state-of-the-art MAs are employed as competitors. The experimental results and statistical analysis confirm the efficiency and effectiveness of ZSO-derived algorithms. At the end of this paper, we explore the prospects for the development of the metaheuristics community under the LLM era.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,新たなメタヒューリスティックアルゴリズム (MA) を少量の入力で自動かつ迅速に設計するために,大規模言語モデル(LLM) ChatGPT-3.5 を借りる。
動物にインスパイアされた新しい動物探索最適化(ZSO)は、継続的な最適化問題を解決するための動物の集団行動からインスピレーションを得ている。
特に、基本的なZSOアルゴリズムは、探索と悪用のバランスをとるために、捕食者相互作用演算子と社会的群れ演算子という2つの探索演算子を含んでいる。
さらに、標準的なプロンプトエンジニアリングフレームワークであるCRISPE(Capacity and Role、Insight、Statement、Personality、Experiment)が、特定のプロンプト設計に責任を負う。
さらに,ZSOアルゴリズムの4つの変種を微調整で設計した。
CEC2014ベンチマーク関数、CEC2022ベンチマーク関数、および6つのエンジニアリング最適化問題に対するZSOアルゴリズムの性能を総合的に検討した。
コンペティターとして20の人気と最先端のMAが採用されている。
実験結果と統計的解析により,ZSO由来のアルゴリズムの有効性と有効性が確認された。
本稿の最後には, LLM時代のメタヒューリスティックスコミュニティの発展の可能性を探る。
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