論文の概要: Planning of Heuristics: Strategic Planning on Large Language Models with Monte Carlo Tree Search for Automating Heuristic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11422v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 04:35:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:11:59.346204
• Title: Planning of Heuristics: Strategic Planning on Large Language Models with Monte Carlo Tree Search for Automating Heuristic Optimization
• Title（参考訳）: ヒューリスティックスの計画:モンテカルロ木探索による大規模言語モデルの戦略的計画とヒューリスティック最適化の自動化
• Authors: Chaoxu Mu, Xufeng Zhang, Hui Wang,
• Abstract要約: ヒューリスティックス計画(英: Planning of Heuristics、PoH)は、LCMの自己反射とモンテカルロ木探索(MCTS)を統合する最適化手法である。 PoHは、そのパフォーマンスを評価し、即効的な提案を提供することによって、生成された計画を反復的に洗練します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.755152930120769
• License:
• Abstract: Heuristics have achieved great success in solv- ing combinatorial optimization problems (COPs). However, heuristics designed by humans re- quire too much domain knowledge and testing time. Given the fact that Large Language Mod- els (LLMs) possess strong capabilities to under- stand and generate content, and a knowledge base that covers various domains, which offer a novel way to automatically optimize heuristics. There- fore, we propose Planning of Heuristics (PoH), an optimization method that integrates the self- reflection of LLMs with the Monte Carlo Tree Search (MCTS), a well-known planning algo- rithm. PoH iteratively refines generated heuristics by evaluating their performance and providing im- provement suggestions. Our method enables to it- eratively evaluate the generated heuristics (states) and improve them based on the improvement sug- gestions (actions) and evaluation results (rewards), by effectively simulating future states to search for paths with higher rewards. In this paper, we apply PoH to solve the Traveling Salesman Prob- lem (TSP) and the Flow Shop Scheduling Prob- lem (FSSP). The experimental results show that PoH outperforms other hand-crafted heuristics and Automatic Heuristic Design (AHD) by other LLMs-based methods, and achieves the signifi- cant improvements and the state-of-the-art per- formance of our proposed method in automating heuristic optimization with LLMs to solve COPs.
• Abstract（参考訳）: ヒューリスティックスは COP (solv-ing combinatorial optimization problem) において大きな成功を収めた。 しかしながら、人間が設計したヒューリスティックスはドメインの知識とテスト時間を再取得する。 LLM(Large Language Mod- el)には、アンダースタンドとコンテント生成の強力な能力と、さまざまなドメインをカバーする知識ベースがあり、ヒューリスティックスを自動的に最適化する新しい方法を提供する。 そこで我々は,LLMの自己反射をモンテカルロ木探索 (MCTS) と統合する最適化手法であるPlanning of Heuristics (PoH) を提案する。 PoHは、生成したヒューリスティックを反復的に洗練し、その性能を評価し、即時証明の提案を提供する。 提案手法は, 得られたヒューリスティックス(状態)を効率よく評価し, より高報酬のパスを探すために, 将来の状態を効果的にシミュレートすることにより, 改善のsug-gestions(行動)と評価結果(回帰)に基づいて改善することができる。 本稿では,PoHを用いてトラベリングセールスマン Prob-lem (TSP) とフローショップ Scheduling Prob-lem (FSSP) を解く。 実験の結果,PoHは他の手作りのヒューリスティックや自動ヒューリスティックデザイン(AHD)よりも優れた性能を示し,提案手法のシグニフィ・キャント改良と最先端の一形式化を実現し,LLMによるヒューリスティック最適化の自動化を実現している。

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