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/2501.15081v3
• Date: Sat, 26 Jul 2025 01:17:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:45.3445
• 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: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解とさまざまなドメイン間の推論において強力な能力を示している。 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。 我々は、よく使われる進化的手法(EVO)を採用し、LLM演算子の出力忠実度を厳格に評価する包括的評価フレームワークを提案する。
• 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 strong capabilities in language understanding and reasoning across diverse domains. Recently, there has been increasing interest in utilizing LLMs not merely as assistants in optimization tasks, but as primary 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 capability of LLMs to engage with problem structures. Rather than treating the model as a black-box generator, we adopt the commonly used evolutionary optimizer (EVO) and propose a comprehensive evaluation framework that rigorously assesses the output fidelity of LLM-based operators across different stages of the evolutionary process. To enhance robustness, we introduce a hybrid error-correction mechanism that mitigates uncertainty in LLMs outputs. Moreover, we explore 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 EVO. Our findings present perspectives on integrating LLMs into evolutionary computation and discuss paths that may support scalable and context-aware optimization in networked systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解とさまざまなドメイン間の推論において強力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はなく,特にネットワーク構造を考慮した組合せ問題において,主最適化器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。 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、一般的に使われている進化オプティマイザ(EVO)を採用し、進化過程の異なる段階にわたってLLMベースの演算子の出力忠実度を厳格に評価する包括的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、効率を著しく向上させるコスト効率の高い集団レベルの最適化戦略についても検討する。 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EVO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を進化計算に統合し,ネットワークシステムにおける拡張性とコンテキスト認識の最適化を支援する経路について考察する。

関連論文リスト

• Make Optimization Once and for All with Fine-grained Guidance [78.14885351827232]
  Learning to Optimize (L2O)は、統合ニューラルネットワークによる最適化効率を向上させる。 L2Oパラダイムは、例えば、リフィット、目に見えない解決策を反復的または直接的に生成するなど、大きな成果を達成する。 そこで本研究では,Diff-L2Oと呼ばれる学習最適化のための一般的なフレームワークについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T14:48:12Z)
• COSMOS: A Hybrid Adaptive Optimizer for Memory-Efficient Training of LLMs [81.01082659623552]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な成功を収めている。 それらの最適化は、彼らが居住している複雑で高次元のロスランドスケープのために重要な課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T18:42:19Z)
• An LLM-Empowered Adaptive Evolutionary Algorithm For Multi-Component Deep Learning Systems [17.78934802009711]
  多目的進化アルゴリズム(MOEA)は、複雑な多成分アプリケーションにおいて最適な解を求めるために広く用いられている。 本稿では,MCDLシステムにおける安全性違反を検出する適応的進化探索アルゴリズムである$mu$MOEAを提案する。 実験の結果,$mu$MOEAは進化探索の効率と多様性を著しく向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T13:19:58Z)
• Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System [75.25394449773052]
  大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。 通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。 本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:00:06Z)
• LLM as a Complementary Optimizer to Gradient Descent: A Case Study in Prompt Tuning [69.95292905263393]
  グラデーションベースとハイレベルなLLMは、協調最適化フレームワークを効果的に組み合わせることができることを示す。 本稿では,これらを相互に補完し,組み合わせた最適化フレームワークを効果的に連携させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T06:24:14Z)
• Large Language Model-Aided Evolutionary Search for Constrained Multiobjective Optimization [15.476478159958416]
  我々は,制約付き多目的最適化問題に対する進化探索を強化するために,大規模言語モデル(LLM)を用いる。 私たちの目標は、進化の集団の収束を早めることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T13:44:04Z)
• Exploring the True Potential: Evaluating the Black-box Optimization Capability of Large Language Models [32.859634302766146]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理タスクにおいて例外的な性能を示した。 本稿では,LLMの最適化の可能性について深い知見を提供する。 本研究は,LLMの最適化における限界と利点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T13:17:28Z)
• Large Language Model-Based Evolutionary Optimizer: Reasoning with elitism [1.1463861912335864]
  大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論能力を示している。 本稿では,LLMが様々なシナリオにまたがるゼロショット最適化能力を有していることを主張する。 LLMを用いた数値最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T13:57:37Z)
• Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark [166.40879020706151]
  本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。 従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。 本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T14:08:48Z)
• Are Large Language Models Good Prompt Optimizers? [65.48910201816223]
  我々は,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするために研究を行っている。 以上の結果から, LLMは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦慮し, 自己の事前知識に偏っていることが明らかとなった。 我々は、より制御可能な方法でターゲットモデルの振舞いを直接最適化する新しい「自動振舞い最適化」パラダイムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T09:48:54Z)
• Large Language Models as Evolutionary Optimizers [37.92671242584431]
  本稿では,大言語モデル(LLM)を進化論として初めて研究する。 主な利点は、最小限のドメイン知識と人間の努力が必要であり、モデルに追加のトレーニングは必要ありません。 また,進化探索における自己適応機構の有効性についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T15:44:52Z)
• Large Language Models as Optimizers [106.52386531624532]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプロンプトとして活用するためのシンプルで効果的な手法である Prompting (OPRO) を提案する。 各最適化ステップにおいて、LLMは、前述した値を含むプロンプトから新しい解を生成する。 OPROにより最適化された最良のプロンプトは、GSM8Kで最大8%、Big-Bench Hardタスクで最大50%向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T00:07:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。