論文の概要: OptimAI: Optimization from Natural Language Using LLM-Powered AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16918v2
- Date: Sat, 17 May 2025 03:40:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.617539
- 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最適化問題を解くためのフレームワークであるOptimAIを紹介する。
私たちのフレームワークは、フォーミュラ、プランナー、コーダ、コード批判といった重要な役割の上に構築されています。
提案手法では,NLP4LPデータセットで88.1%,Optibenchデータセットで82.3%,エラー率で58%,エラー率で52%の精度を実現した。
- 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. However, 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 OptimAI, a framework for solving Optimization problems described in natural language by leveraging LLM-powered AI agents, and achieve superior performance over current state-of-the-art methods. Our framework is built upon the following key roles: (1) a formulator that translates natural language problem descriptions into precise mathematical formulations; (2) a planner that constructs a high-level solution strategy prior to execution; and (3) a coder and a 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, and our experiments confirm that combining diverse models leads to performance gains. Our approach attains 88.1% accuracy on the NLP4LP dataset and 82.3% on the Optibench dataset, reducing error rates by 58% and 52%, respectively, over prior best results.
- Abstract（参考訳）: 最適化は科学的研究と実践的応用において重要な役割を担っている。
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には、かなりの専門知識が必要である。
LLMを利用したAIエージェントを利用して自然言語で記述された最適化問題を解くためのフレームワークであるOptimAIを導入し、最先端の手法よりも優れた性能を実現する。
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フォーミュラ,(2)実行前に高レベルのソリューション戦略を構築するプランナ,(3)環境と対話し,結果を反映して将来の行動を改善するコーダとコード評論家の2つの重要な役割を基盤として構築されている。
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。
我々の設計ではマルチエージェントコラボレーションが重視されており、多様なモデルを組み合わせることでパフォーマンスが向上することを確認した。
提案手法では,NLP4LPデータセットで88.1%,Optibenchデータセットで82.3%,エラー率で58%,エラー率で52%の精度を実現した。
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