論文の概要: Visual Reasoning and Multi-Agent Approach in Multimodal Large Language Models (MLLMs): Solving TSP and mTSP Combinatorial Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00092v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 07:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 06:30:11.897636
• Title: Visual Reasoning and Multi-Agent Approach in Multimodal Large Language Models (MLLMs): Solving TSP and mTSP Combinatorial Challenges
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における視覚的推論とマルチエージェントアプローチ--TSPとmTSP Combinatorによる課題の解決
• Authors: Mohammed Elhenawy, Ahmad Abutahoun, Taqwa I. Alhadidi, Ahmed Jaber, Huthaifa I. Ashqar, Shadi Jaradat, Ahmed Abdelhay, Sebastien Glaser, Andry Rakotonirainy,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、画像、音声にまたがる包括的な知識を活用して、複雑な問題に対処する。 本研究では、旅行セールスマン問題(TSP)と旅行セールスマン問題(mTSP)を視覚的に解決するMLLMの能力について検討する。 本稿では,MLLMフレームワークに複数の特殊エージェントを取り入れた新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.934258790280767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) harness comprehensive knowledge spanning text, images, and audio to adeptly tackle complex problems, including zero-shot in-context learning scenarios. This study explores the ability of MLLMs in visually solving the Traveling Salesman Problem (TSP) and Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP) using images that portray point distributions on a two-dimensional plane. We introduce a novel approach employing multiple specialized agents within the MLLM framework, each dedicated to optimizing solutions for these combinatorial challenges. Our experimental investigation includes rigorous evaluations across zero-shot settings and introduces innovative multi-agent zero-shot in-context scenarios. The results demonstrated that both multi-agent models. Multi-Agent 1, which includes the Initializer, Critic, and Scorer agents, and Multi-Agent 2, which comprises only the Initializer and Critic agents; significantly improved solution quality for TSP and mTSP problems. Multi-Agent 1 excelled in environments requiring detailed route refinement and evaluation, providing a robust framework for sophisticated optimizations. In contrast, Multi-Agent 2, focusing on iterative refinements by the Initializer and Critic, proved effective for rapid decision-making scenarios. These experiments yield promising outcomes, showcasing the robust visual reasoning capabilities of MLLMs in addressing diverse combinatorial problems. The findings underscore the potential of MLLMs as powerful tools in computational optimization, offering insights that could inspire further advancements in this promising field. Project link: https://github.com/ahmed-abdulhuy/Solving-TSP-and-mTSP-Combinatorial-Challenges-using-Visual-Reasoni ng-and-Multi-Agent-Approach-MLLMs-.git
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、画像、オーディオにまたがる包括的な知識を活用して、ゼロショットのインコンテキスト学習シナリオを含む複雑な問題に対処する。 本研究では,2次元平面上の点分布を表す画像を用いて,旅行セールスマン問題 (TSP) と旅行セールスマン問題 (MTSP) を視覚的に解決するMLLMの能力について検討した。 本稿では,MLLMフレームワークに複数の特殊エージェントを取り入れた新しいアプローチを提案する。 実験では、ゼロショット設定に対する厳密な評価と、革新的なマルチエージェントゼロショットインコンテキストシナリオを導入している。 その結果,2つのマルチエージェントモデルが得られた。 Initializer, Critic, Scorer エージェントを含む Multi-Agent 1 と,Initializer エージェントと Critic エージェントのみを含む Multi-Agent 2。 Multi-Agent 1は、詳細なルート修正と評価を必要とする環境に優れ、洗練された最適化のための堅牢なフレームワークを提供する。 対照的にMulti-Agent 2は、イニシャライザと批評家による反復的な改善に焦点を当て、迅速な意思決定シナリオに有効であることが証明された。 これらの実験は有望な結果をもたらし、多様な組合せ問題に対処するMLLMの堅牢な視覚的推論能力を示す。 この発見は、計算最適化における強力なツールとしてのMLLMの可能性を強調し、この将来性のある分野のさらなる進歩を刺激する洞察を提供する。 プロジェクトリンク:https://github.com/ahmed-abdulhuy/Solving-TSP-and-mTSP-Combinatorial-Challenges-using-Visual-Reason ing-and-Multi-Agent-Approach-MLLMs- git

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