論文の概要: Large Language Models for Design Structure Matrix Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09749v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 13:53:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.027599
- Title: Large Language Models for Design Structure Matrix Optimization
- Title（参考訳）: 設計構造行列最適化のための大規模言語モデル
- Authors: Shuo Jiang, Min Xie, Jianxi Luo,
- Abstract要約: 複雑なエンジニアリングシステムでは、設計構造行列(DSM)を用いてコンポーネントや開発活動間の相互依存性をモデル化し分析することが多い。
フィードバックループを最小限に抑え、モジュール性やプロセス効率を向上させるためにDSM内の要素を再編成することは、エンジニアリング設計と運用において困難な最適化問題となっている。
本研究では, 大規模言語モデル (LLM) が, 高度な推論や文脈理解にその能力を活用することで, そうしたCO問題の解決を支援する可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.513609458468522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In complex engineering systems, the interdependencies among components or development activities are often modeled and analyzed using Design Structure Matrix (DSM). Reorganizing elements within a DSM to minimize feedback loops and enhance modularity or process efficiency constitutes a challenging combinatorial optimization (CO) problem in engineering design and operations. As problem sizes increase and dependency networks become more intricate, traditional optimization methods that solely use mathematical heuristics often fail to capture the contextual nuances and struggle to deliver effective solutions. In this study, we explore the potential of Large Language Models (LLMs) for helping solve such CO problems by leveraging their capabilities for advanced reasoning and contextual understanding. We propose a novel LLM-based framework that integrates network topology with contextual domain knowledge for iterative optimization of DSM element sequencing - a common CO problem. Experiments on various DSM cases show that our method consistently achieves faster convergence and superior solution quality compared to both stochastic and deterministic baselines. Notably, we find that incorporating contextual domain knowledge significantly enhances optimization performance regardless of the chosen LLM backbone. These findings highlight the potential of LLMs to solve complex engineering CO problems by combining semantic and mathematical reasoning. This approach paves the way towards a new paradigm in LLM-based engineering design optimization.
- Abstract（参考訳）: 複雑なエンジニアリングシステムでは、コンポーネントや開発活動の相互依存性は、しばしば設計構造マトリックス(DSM)を用いてモデル化され分析される。
フィードバックループを最小化し、モジュール性やプロセス効率を向上させるためにDSM内の要素を再編成することは、エンジニアリング設計と運用において難しい組合せ最適化(CO)問題を構成する。
問題のサイズが増加し、依存ネットワークがより複雑になるにつれて、数学的ヒューリスティックスのみを使用する従来の最適化手法は、文脈的ニュアンスを捉えるのに失敗し、効果的なソリューションを提供するのに苦労することが多い。
本研究では, 大規模言語モデル (LLM) が, 高度な推論や文脈理解にその能力を活用することで, そうしたCO問題の解決を支援する可能性について検討する。
本稿では,ネットワークトポロジとコンテキスト領域の知識を統合し,DSM要素シークエンシングを反復的に最適化する新しいLCMベースのフレームワークを提案する。
種々のDSM症例に対する実験により,本手法は確率的,決定論的両ベースラインと比較して,より高速に収束し,解の質が向上することが示された。
特に,文脈領域の知識を取り入れることで,選択したLLMバックボーンによらず,最適化性能が著しく向上することがわかった。
これらの知見は, 意味論的推論と数学的推論を組み合わせることで, 複雑な工学的CO問題を解くLLMの可能性を浮き彫りにした。
このアプローチは、LLMベースのエンジニアリング設計最適化における新しいパラダイムへの道を開く。
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