論文の概要: OptimAI: Optimization from Natural Language Using LLM-Powered AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16918v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 17:45:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 14:57:33.489215
- Title: OptimAI: Optimization from Natural Language Using LLM-Powered AI Agents
- Title（参考訳）: OptimAI: LLMを利用したAIエージェントによる自然言語からの最適化
- Authors: Raghav Thind, Youran Sun, Ling Liang, Haizhao Yang,
- Abstract要約: 自然言語で記述された下線最適化問題を解くためのフレームワークである textbfOptimAI を紹介する。
本フレームワークは,(1) アンフフォーマレータ,(2) アンフプランナー,(3) エンプコーダ,およびエンプコード評論家の4つの重要な役割に基づいて構築されている。
NLP4LPデータセットでは88.1%の精度で、Optibenchサブセットでは71.2%の精度でエラー率を58%と50%減らしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.441638148384389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimization plays a vital role in scientific research and practical applications, but formulating a concrete optimization problem described in natural language into a mathematical form and selecting a suitable solver to solve the problem requires substantial domain expertise. We introduce \textbf{OptimAI}, a framework for solving \underline{Optim}ization problems described in natural language by leveraging LLM-powered \underline{AI} agents, achieving superior performance over current state-of-the-art methods. Our framework is built upon four key roles: (1) a \emph{formulator} that translates natural language problem descriptions into precise mathematical formulations; (2) a \emph{planner} that constructs a high-level solution strategy prior to execution; and (3) a \emph{coder} and a \emph{code critic} capable of interacting with the environment and reflecting on outcomes to refine future actions. Ablation studies confirm that all roles are essential; removing the planner or code critic results in $5.8\times$ and $3.1\times$ drops in productivity, respectively. Furthermore, we introduce UCB-based debug scheduling to dynamically switch between alternative plans, yielding an additional $3.3\times$ productivity gain. Our design emphasizes multi-agent collaboration, allowing us to conveniently explore the synergistic effect of combining diverse models within a unified system. Our approach attains 88.1\% accuracy on the NLP4LP dataset and 71.2\% on the Optibench (non-linear w/o table) subset, reducing error rates by 58\% and 50\% respectively over prior best results.
- Abstract（参考訳）: しかし、自然言語で記述された具体的な最適化問題を数学的形式に定式化し、この問題を解決するのに適した解法を選択するためには、かなりの専門知識が必要である。
LLMを駆使した \underline{AI} エージェントを利用して自然言語で記述された \underline{Optim} 問題を解くためのフレームワークである \textbf{OptimAI} を紹介する。
本フレームワークは,(1)自然言語問題記述を正確な数学的定式化に変換する「emph{formulator」,(2)実行前に高レベルのソリューション戦略を構築する「emph{planner」,(3)環境との対話が可能な「emph{coder」と「emph{code critic」の4つの重要な役割を基盤としている。
計画立案者またはコード批判者を取り除いた結果、それぞれ5.8\times$と3.1\times$の生産性低下が発生する。
さらに、UCBベースのデバッグスケジューリングを導入し、代替プランを動的に切り替え、生産性を3.3\times$に向上させる。
この設計はマルチエージェント協調を重視しており、統一システム内で多様なモデルを組み合わせることによる相乗効果を便利に探求することができる。
NLP4LPデータセットでは88.1\%,Optibench(非線形w/oテーブル)サブセットでは71.2\%,エラー率では58\%,エラー率では50\%となっている。
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