論文の概要: Large Language Model Aided Multi-objective Evolutionary Algorithm: a Low-cost Adaptive Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02301v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 08:37:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 04:00:02.814649
- Title: Large Language Model Aided Multi-objective Evolutionary Algorithm: a Low-cost Adaptive Approach
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを用いた多目的進化型アルゴリズム--低コスト適応型アプローチ
- Authors: Wanyi Liu, Long Chen, Zhenzhou Tang,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)と従来の進化的アルゴリズムを組み合わせることで,アルゴリズムの探索能力と一般化性能を向上させる新しいフレームワークを提案する。
適応機構内の補助的評価関数と自動的プロンプト構築を活用し, LLM の利用を柔軟に調整する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.442101733807905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-objective optimization is a common problem in practical applications, and multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) is considered as one of the effective methods to solve these problems. However, their randomness sometimes prevents algorithms from rapidly converging to global optimization, and the design of their genetic operators often requires complicated manual tuning. To overcome this challenge, this study proposes a new framework that combines a large language model (LLM) with traditional evolutionary algorithms to enhance the algorithm's search capability and generalization performance.In our framework, we employ adaptive and hybrid mechanisms to integrate the LLM with the MOEA, thereby accelerating algorithmic convergence. Specifically, we leverage an auxiliary evaluation function and automated prompt construction within the adaptive mechanism to flexibly adjust the utilization of the LLM, generating high-quality solutions that are further refined and optimized through genetic operators.Concurrently, the hybrid mechanism aims to minimize interaction costs with the LLM as much as possible.
- Abstract(参考訳): 多目的進化アルゴリズム(MOEA)はこれらの問題を解決する効果的な方法の1つである。
しかし、そのランダム性はアルゴリズムが急速にグローバルな最適化に収束することを妨げ、遺伝的演算子の設計は複雑な手動チューニングを必要とすることが多い。
そこで本研究では,大規模言語モデル(LLM)と従来の進化的アルゴリズムを組み合わせて,アルゴリズムの探索能力と一般化性能を向上するフレームワークを提案する。
具体的には、適応機構内での補助的な評価機能と自動的なプロンプト構築を活用し、LLMの利用を柔軟に調整し、遺伝的演算子によってさらに洗練され最適化された高品質なソリューションを生成し、同時に、LLMとの相互作用コストを極力最小化することを目的としている。
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