論文の概要: Visual Evolutionary Optimization on Combinatorial Problems with Multimodal Large Language Models: A Case Study of Influence Maximization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06850v1
- Date: Sun, 11 May 2025 05:23:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.070804
- Title: Visual Evolutionary Optimization on Combinatorial Problems with Multimodal Large Language Models: A Case Study of Influence Maximization
- Title（参考訳）: 多モーダル大言語モデルを用いた組合せ問題に対する視覚的進化的最適化:影響の最大化を事例として
- Authors: Jie Zhao, Kang Hao Cheong,
- Abstract要約: 複雑なネットワークにおけるグラフ構造問題は、多くの領域で広く使われており、計算的に要求されている。
伝統的な進化的アルゴリズム(EA)は、コンテンツ共有の符号化制限と構造的認識の欠如のためにしばしば障害に直面している。
本稿では,マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)を進化のバックボーンとして活用する,ビジュアル進化最適化(VEO)という独自のフレームワークを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.890526174400841
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph-structured combinatorial problems in complex networks are prevalent in many domains, and are computationally demanding due to their complexity and non-linear nature. Traditional evolutionary algorithms (EAs), while robust, often face obstacles due to content-shallow encoding limitations and lack of structural awareness, necessitating hand-crafted modifications for effective application. In this work, we introduce an original framework, Visual Evolutionary Optimization (VEO), leveraging multimodal large language models (MLLMs) as the backbone evolutionary optimizer in this context. Specifically, we propose a context-aware encoding way, representing the solution of the network as an image. In this manner, we can utilize MLLMs' image processing capabilities to intuitively comprehend network configurations, thus enabling machines to solve these problems in a human-like way. We have developed MLLM-based operators tailored for various evolutionary optimization stages, including initialization, crossover, and mutation. Furthermore, we propose that graph sparsification can effectively enhance the applicability and scalability of VEO on large-scale networks, owing to the scale-free nature of real-world networks. We demonstrate the effectiveness of our method using a well-known task in complex networks, influence maximization, and validate it on eight different real-world networks of various structures. The results have confirmed VEO's reliability and enhanced effectiveness compared to traditional evolutionary optimization.
- Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークにおけるグラフ構造的組合せ問題は、多くの領域で一般的であり、その複雑さと非線形の性質のために計算的に要求される。
伝統的な進化的アルゴリズム(EA)は頑丈であるが、コンテンツ共有の制限や構造的認識の欠如によってしばしば障害に直面し、効果的な応用のために手作りの修正を必要とする。
本研究では,マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)をバックボーンの進化最適化として活用する,ビジュアル進化最適化(VEO)という独自のフレームワークを紹介する。
具体的には、ネットワークの解を画像として表現する文脈認識符号化方式を提案する。
このようにして、MLLMの画像処理機能を利用して直感的にネットワーク構成を理解でき、マシンがこのような問題を解決することができる。
我々は,初期化,クロスオーバー,突然変異など,様々な進化的最適化段階に適したMLLMベースの演算子を開発した。
さらに,大規模ネットワークにおけるVEOの適用性やスケーラビリティを,実世界のネットワークのスケールフリー性により効果的に向上させることができることを提案する。
本稿では,複雑なネットワークにおいてよく知られたタスクを用いた手法の有効性を実証し,その影響を最大化し,様々な構造を持つ8つの実世界のネットワーク上で検証する。
その結果,従来の進化的最適化と比較して,VEOの信頼性と有効性の向上が確認された。
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