論文の概要: Can Large Language Models Be Trusted as Evolutionary Optimizers for Network-Structured Combinatorial Problems?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15081v2
• Date: Wed, 28 May 2025 04:39:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 15:04:27.149897
• Title: Can Large Language Models Be Trusted as Evolutionary Optimizers for Network-Structured Combinatorial Problems?
• Title（参考訳）: ネットワーク構造型組合せ問題に対する進化的最適化として大規模言語モデルが信頼できるか?
• Authors: Jie Zhao, Tao Wen, Kang Hao Cheong,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解とさまざまなドメイン間の推論において素晴らしい能力を持っています。 本研究では,問題構造に係わるLLMの能力を評価するための体系的枠組みを提案する。 我々は,従来の個人レベルのアプローチと比較して,効率を著しく向上するコスト効率の高い集団レベルの最適化戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.082897040940447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in language understanding and reasoning across diverse domains. Recently, there has been increasing interests in utilizing LLMs not merely as assistants in optimization tasks, but as active optimizers, particularly for network-structured combinatorial problems. However, before LLMs can be reliably deployed in this role, a fundamental question must be addressed: Can LLMs iteratively manipulate solutions that consistently adhere to problem constraints? In this work, we propose a systematic framework to evaluate the capacity of LLMs to engage with problem structures. Rather than treating the model as a black-box generator, we adopt the commonly used evolutionary operators as optimizer and propose a comprehensive evaluation framework that rigorously assesses the output fidelity of LLM-generated operators across different stages of the evolutionary process. To enhance robustness, we introduce a hybrid error-correction mechanism that mitigates uncertainty in LLM outputs. Moreover, we develop a cost-efficient population-level optimization strategy that significantly improves efficiency compared to traditional individual-level approaches. Extensive experiments on a representative node-level combinatorial network optimization task demonstrate the effectiveness, adaptability, and inherent limitations of LLM-based operators. Our findings offer new perspectives on the integration of LLMs into evolutionary computation, providing practical insights for scalable optimization in networked systems.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、さまざまなドメインにわたる言語理解と推論において印象的な能力を示している。 近年,LLMを最適化タスクのアシスタントとしてだけでなく,特にネットワーク構造を考慮した組合せ問題において,アクティブオプティマイザとして活用することへの関心が高まっている。 しかし、LLMが確実にこの役割に配備される前に、根本的な疑問に対処する必要がある。 本研究では,問題構造に係わるLLMの能力を評価するための体系的枠組みを提案する。 このモデルをブラックボックスジェネレータとして扱う代わりに、一般的な進化演算子をオプティマイザとして採用し、進化過程の異なる段階にわたってLLM生成演算子の出力忠実度を厳格に評価する包括的な評価フレームワークを提案する。 強靭性を高めるために,LLM出力の不確実性を緩和するハイブリッド誤差補正機構を導入する。 さらに,従来の個人レベルのアプローチと比較して,効率を著しく向上するコスト効率の高い集団レベルの最適化戦略を開発する。 代表ノードレベルの組合せネットワーク最適化タスクに関する大規模な実験は、LLMベースの演算子の有効性、適応性、および固有の制限を実証する。 本研究は,LLMの進化計算への統合に関する新たな視点を提供し,ネットワークシステムにおけるスケーラブルな最適化の実践的洞察を提供する。

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