論文の概要: Metaheuristics and Large Language Models Join Forces: Towards an Integrated Optimization Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18272v1
• Date: Tue, 28 May 2024 15:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 17:59:58.637302
• Title: Metaheuristics and Large Language Models Join Forces: Towards an Integrated Optimization Approach
• Title（参考訳）: メタヒューリスティックスと大規模言語モデルが合流する:統合最適化アプローチを目指して
• Authors: Camilo Chacón Sartori, Christian Blum, Filippo Bistaffa, Guillem Rodríguez Corominas,
• Abstract要約: 本稿では,メタヒューリスティックス(メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス,メタヒューリスティックス)を改善するためのパターン認識ツールとして,LLM(Large Language Models)を利用した新しいアプローチを提案する。 結果として得られたハイブリッド手法は、ソーシャルネットワークベースの最適化問題の文脈でテストされ、既存の最先端手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2124180701409233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since the rise of Large Language Models (LLMs) a couple of years ago, researchers in metaheuristics (MHs) have wondered how to use their power in a beneficial way within their algorithms. This paper introduces a novel approach that leverages LLMs as pattern recognition tools to improve MHs. The resulting hybrid method, tested in the context of a social network-based combinatorial optimization problem, outperforms existing state-of-the-art approaches that combine machine learning with MHs regarding the obtained solution quality. By carefully designing prompts, we demonstrate that the output obtained from LLMs can be used as problem knowledge, leading to improved results. Lastly, we acknowledge LLMs' potential drawbacks and limitations and consider it essential to examine them to advance this type of research further.
• Abstract（参考訳）: 数年前にLarge Language Models(LLMs)が台頭して以来、メタヒューリスティックス(MHs)の研究者たちは、アルゴリズム内で有益な方法でそのパワーをどのように活用するかを疑問視してきた。 本稿では,LLMをパターン認識ツールとして活用してMHを改善する手法を提案する。 結果として得られたハイブリッド手法は、ソーシャルネットワークベースの組合せ最適化問題の文脈でテストされ、得られたソリューションの品質に関する機械学習とMHを組み合わせた最先端のアプローチよりも優れている。 プロンプトを慎重に設計することにより, LLMから得られる出力が問題知識として利用できることを示す。 最後に, LLMsの潜在的な欠点と限界を認め, これらの研究をさらに進めるためには, それらを調べることが不可欠であると考えている。

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