論文の概要: LLaMEA: A Large Language Model Evolutionary Algorithm for Automatically Generating Metaheuristics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20132v3
- Date: Tue, 20 Aug 2024 11:06:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 19:49:55.075327
- Title: LLaMEA: A Large Language Model Evolutionary Algorithm for Automatically Generating Metaheuristics
- Title（参考訳）: LLaMEA:メタヒューリスティックスの自動生成のための大規模言語モデル進化アルゴリズム
- Authors: Niki van Stein, Thomas Bäck,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Model Evolutionary Algorithm (LLaMEA) フレームワークを紹介する。
一連の基準とタスク定義(検索空間)が与えられた後、LLaMEAは反復的にアルゴリズムを生成し、変更し、選択する。
我々は,このフレームワークを用いて,新しいブラックボックスメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを自動生成する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.023020018305241332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 have demonstrated their ability to understand natural language and generate complex code snippets. This paper introduces a novel Large Language Model Evolutionary Algorithm (LLaMEA) framework, leveraging GPT models for the automated generation and refinement of algorithms. Given a set of criteria and a task definition (the search space), LLaMEA iteratively generates, mutates and selects algorithms based on performance metrics and feedback from runtime evaluations. This framework offers a unique approach to generating optimized algorithms without requiring extensive prior expertise. We show how this framework can be used to generate novel black-box metaheuristic optimization algorithms automatically. LLaMEA generates multiple algorithms that outperform state-of-the-art optimization algorithms (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy and Differential Evolution) on the five dimensional black box optimization benchmark (BBOB). The algorithms also show competitive performance on the 10- and 20-dimensional instances of the test functions, although they have not seen such instances during the automated generation process. The results demonstrate the feasibility of the framework and identify future directions for automated generation and optimization of algorithms via LLMs.
- Abstract（参考訳）: GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を理解し、複雑なコードスニペットを生成する能力を示している。
本稿では,アルゴリズムの自動生成と改良にGPTモデルを活用する,新しいLarge Language Model Evolutionary Algorithm (LLaMEA) フレームワークを提案する。
一連の基準とタスク定義(検索空間)が与えられた後、LLaMEAは実行時評価からパフォーマンスメトリクスとフィードバックに基づいてアルゴリズムを反復的に生成し、変更し、選択する。
このフレームワークは、高度な事前の専門知識を必要とせず、最適化されたアルゴリズムを生成するためのユニークなアプローチを提供する。
我々は,このフレームワークを用いて,新しいブラックボックスメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを自動生成する方法を示す。
LLaMEAは5次元ブラックボックス最適化ベンチマーク(BBOB)で最先端の最適化アルゴリズム(共分散行列適応進化戦略と微分進化)を上回る複数のアルゴリズムを生成する。
また,テスト関数の10次元および20次元のインスタンスに対して,自動生成プロセス中にそのようなインスタンスは見られないが,競合性能を示す。
その結果,LLMによるアルゴリズムの自動生成と最適化のためのフレームワークの実現可能性を示し,今後の方向性を明らかにした。
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