論文の概要: OR-LLM-Agent: Automating Modeling and Solving of Operations Research Optimization Problem with Reasoning Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10009v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 03:40:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:51:41.087463
• Title: OR-LLM-Agent: Automating Modeling and Solving of Operations Research Optimization Problem with Reasoning Large Language Model
• Title（参考訳）: OR-LLM-Agent:大規模言語モデルに基づくオペレーションリサーチ最適化問題のモデル化と解決
• Authors: Bowen Zhang, Pengcheng Luo,
• Abstract要約: 運用研究(OR)は資源配分、生産計画、サプライチェーン管理など様々な分野に広く適用されてきた。 従来の手法は専門家に大きく依存しており、コストがかかり開発サイクルが長い。 OR-LLM-Agentは、現実世界のOR問題を解決するためにエンドツーエンドの自動化を可能にする最初のAIエージェントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.138587105340617
• License:
• Abstract: Operations Research (OR) has been widely applied in various fields such as resource allocation, production planning, and supply chain management. However, addressing real-world OR problems requires OR experts to perform mathematical modeling and programmers to develop solution algorithms. This traditional method, heavily reliant on experts, is costly and has long development cycles, severely limiting the widespread adoption of OR techniques. Few have considered using Artificial Intelligence (AI) to replace professionals to achieve fully automated solutions for OR problems. We propose OR-LLM-Agent, the first AI agent that enables end-to-end automation for solving real-world OR problems. OR-LLM-Agent leverages the Chain-of-Thought (CoT) reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) to translate natural language problem descriptions into formal mathematical models and automatically generate Gurobi solver code. In OR-LLM-Agent, OR-CodeAgent is designed to automate code execution and repair within a sandbox environment, facilitating the derivation of the final solution. Due to the lack of dedicated benchmark datasets for evaluating the automated solving of OR problems, we construct a benchmark dataset comprising 83 real-world OR problems described in natural language. We conduct comparative experiments with state-of-the-art (SOTA) reasoning LLMs, including GPT-o3-mini, DeepSeek-R1, and Gemini 2.0 Flash Thinking. The OR-LLM-Agent achieved the highest pass rate of 100% and the highest solution accuracy of 85%, demonstrating the feasibility of automated OR problem-solving. Data and code have been publicly available at https://github.com/bwz96sco/or_llm_agent.
• Abstract（参考訳）: 運用研究(OR)は資源配分、生産計画、サプライチェーン管理など様々な分野に広く適用されてきた。 しかし、現実世界のOR問題に対処するには、ORの専門家が数学的モデリングを行い、プログラマが解法アルゴリズムを開発する必要がある。 この伝統的な手法は、専門家に大きく依存しており、コストが高く、開発サイクルが長いため、OR技術の普及を著しく制限している。 OR問題に対する完全な自動化ソリューションを達成するために、AI(Artificial Intelligence)をプロフェッショナルに置き換えることを検討する人はほとんどいない。 OR-LLM-Agentは、現実世界のOR問題を解決するためにエンドツーエンドの自動化を可能にする最初のAIエージェントである。 OR-LLM-Agentは、Large Language Models(LLM)のChain-of-Thought(CoT)推論機能を利用して、自然言語の問題を公式な数学的モデルに翻訳し、Gurobiソルバコードを自動的に生成する。 OR-LLM-Agentでは、OR-CodeAgentはサンドボックス環境でのコード実行と修復を自動化するように設計され、最終的なソリューションの導出を容易にする。 OR問題の自動解法を評価するための専用のベンチマークデータセットがないため、自然言語で記述された83の現実世界のOR問題からなるベンチマークデータセットを構築した。 我々は、GPT-o3-mini、DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinkingなど、LLMの最先端推論(SOTA)による比較実験を行った。 OR-LLM-Agentは100%の最高合格率と85%の最高解法精度を達成し、自動OR問題解決の可能性を示した。 データとコードはhttps://github.com/bwz96sco/or_llm_agent.comで公開されている。

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