論文の概要: HeurAgenix: Leveraging LLMs for Solving Complex Combinatorial Optimization Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15196v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 07:20:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.568473
• Title: HeurAgenix: Leveraging LLMs for Solving Complex Combinatorial Optimization Challenges
• Title（参考訳）: HeurAgenix: 複雑な組合せ最適化問題の解決にLLMを活用する
• Authors: Xianliang Yang, Ling Zhang, Haolong Qian, Lei Song, Jiang Bian,
• Abstract要約: ヒューリスティックアルゴリズムは最適化(CO)問題を解く上で重要な役割を果たす。 HeurAgenixは、大規模言語モデル(LLM)を利用した2段階の超ヒューリスティックフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.088078143772563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heuristic algorithms play a vital role in solving combinatorial optimization (CO) problems, yet traditional designs depend heavily on manual expertise and struggle to generalize across diverse instances. We introduce \textbf{HeurAgenix}, a two-stage hyper-heuristic framework powered by large language models (LLMs) that first evolves heuristics and then selects among them automatically. In the heuristic evolution phase, HeurAgenix leverages an LLM to compare seed heuristic solutions with higher-quality solutions and extract reusable evolution strategies. During problem solving, it dynamically picks the most promising heuristic for each problem state, guided by the LLM's perception ability. For flexibility, this selector can be either a state-of-the-art LLM or a fine-tuned lightweight model with lower inference cost. To mitigate the scarcity of reliable supervision caused by CO complexity, we fine-tune the lightweight heuristic selector with a dual-reward mechanism that jointly exploits singals from selection preferences and state perception, enabling robust selection under noisy annotations. Extensive experiments on canonical benchmarks show that HeurAgenix not only outperforms existing LLM-based hyper-heuristics but also matches or exceeds specialized solvers. Code is available at https://github.com/microsoft/HeurAgenix.
• Abstract（参考訳）: ヒューリスティックアルゴリズムは組合せ最適化(CO)問題を解く上で重要な役割を果たすが、伝統的な設計は手作業の専門知識に大きく依存し、多様なインスタンスをまたいだ一般化に苦慮している。 本稿では,大言語モデル(LLM)を利用した2段階のハイパーヒューリスティックフレームワークである‘textbf{HeurAgenix}を紹介する。 ヒューリスティック進化段階において、HeurAgenix は LLM を利用して、種子ヒューリスティック解と高品質な解を比較し、再利用可能な進化戦略を抽出する。 問題解決において、LLMの知覚能力によって導かれる各問題状態に対して最も有望なヒューリスティックを動的に選択する。 柔軟性のために、このセレクタは最先端のLCMでも、推論コストの低い微調整軽量モデルであってもよい。 COの複雑さによる信頼性の高い監督の欠如を軽減するために,選択選好と状態認識から歌声を併用し,雑音の多いアノテーションの下で堅牢な選択を可能にする二重回帰機構により,軽量なヒューリスティックセレクタを微調整する。 標準ベンチマークの大規模な実験は、HeurAgenixが既存のLLMベースの超ヒューリスティックスを上回るだけでなく、特殊な解法よりも優れていることを示している。 コードはhttps://github.com/microsoft/HeurAgenix.comで入手できる。

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