論文の概要: LLM-guided Chemical Process Optimization with a Multi-Agent Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20921v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 01:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:09.930299
• Title: LLM-guided Chemical Process Optimization with a Multi-Agent Approach
• Title（参考訳）: マルチエージェントアプローチによるLCM誘導化学プロセス最適化
• Authors: Tong Zeng, Srivathsan Badrinarayanan, Janghoon Ock, Cheng-Kai Lai, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 化学プロセスの最適化は生産効率と経済性能の最大化に不可欠である。 勾配に基づくアルゴリズム、進化的アルゴリズム、パラメータグリッド探索を含む従来の手法は、操作上の制約が定義されていない場合や利用できない場合、実用的ではない。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントのマルチエージェントフレームワークについて,最小限のプロセス記述から自律的に動作制約を推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.417632175667162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemical process optimization is crucial to maximize production efficiency and economic performance. Traditional methods, including gradient-based solvers, evolutionary algorithms, and parameter grid searches, become impractical when operating constraints are ill-defined or unavailable, requiring engineers to rely on subjective heuristics to estimate feasible parameter ranges. To address this constraint definition bottleneck, we present a multi-agent framework of large language model (LLM) agents that autonomously infer operating constraints from minimal process descriptions, then collaboratively guide optimization using the inferred constraints. Our AutoGen-based agentic framework employs OpenAI's o3 model, with specialized agents for constraint generation, parameter validation, simulation execution, and optimization guidance. Through two phases - autonomous constraint generation using embedded domain knowledge, followed by iterative multi-agent optimization - the framework eliminates the need for predefined operational bounds. Validated on the hydrodealkylation process across cost, yield, and yield-to-cost ratio metrics, the framework demonstrated competitive performance with conventional optimization methods while achieving better computational efficiency, requiring fewer iterations to converge. Our approach converged in under 20 minutes, achieving a 31-fold speedup over grid search. Beyond computational efficiency, the framework's reasoning-guided search demonstrates sophisticated process understanding, correctly identifying utility trade-offs, and applying domain-informed heuristics. This approach shows significant potential for optimization scenarios where operational constraints are poorly characterized or unavailable, particularly for emerging processes and retrofit applications.
• Abstract（参考訳）: 化学プロセスの最適化は生産効率と経済性能の最大化に不可欠である。 勾配に基づく解法、進化的アルゴリズム、パラメータグリッド探索を含む従来の手法は、操作制約が不定義であったり、利用できない場合、実現不可能なパラメータ範囲を推定するために、技術者は主観的ヒューリスティックに頼らなければならない。 この制約定義のボトルネックに対処するため,大規模言語モデル(LLM)エージェントのマルチエージェントフレームワークを提案する。 当社のAutoGenベースのエージェントフレームワークでは,制約生成,パラメータ検証,シミュレーション実行,最適化ガイダンスなど,OpenAIのo3モデルを採用している。 2つのフェーズ – 組み込みドメイン知識を使用した自律的制約生成,続いて反復的なマルチエージェント最適化 – を通じて,フレームワークは,事前に定義された運用境界の必要性を排除します。 このフレームワークは, コスト, 利得, 利得-利得比の測定値のハイドロデアルキル化過程を検証し, 従来の最適化手法と競合する性能を示し, 計算効率を向上し, 収束に要するイテレーションを少なくした。 提案手法は20分以内で収束し,グリッド探索の31倍の高速化を実現した。 このフレームワークの推論誘導探索は、計算効率の他に、洗練されたプロセス理解、ユーティリティトレードオフの正確な識別、ドメインインフォームド・ヒューリスティックスの適用を示す。 このアプローチは、特に新興プロセスや再適合アプリケーションにおいて、運用上の制約が不十分であるか、あるいは利用できないような最適化シナリオにおいて、大きな可能性を示す。

関連論文リスト

• Preference Optimization for Combinatorial Optimization Problems [54.87466279363487]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ニューラルネットワーク最適化のための強力なツールとして登場した。 大幅な進歩にもかかわらず、既存のRLアプローチは報酬信号の減少や大規模な行動空間における非効率な探索といった課題に直面している。 統計的比較モデルを用いて定量的報酬信号を定性的選好信号に変換する新しい手法であるPreference Optimizationを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-13T16:47:00Z)
• DeclareAligner: A Leap Towards Efficient Optimal Alignments for Declarative Process Model Conformance Checking [1.4064491732635231]
  本稿では,AIパスフィニング手法であるA*探索アルゴリズムを用いた新しいアルゴリズムであるDeclareAlignerを紹介する。 提案手法は,8,054個の合成および実寿命アライメント問題を用いて評価し,最適アライメントを効率的に計算できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T15:49:29Z)
• Towards more Contextual Agents: An extractor-Generator Optimization Framework [0.0]
  LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、幅広い汎用アプリケーションにわたる複雑なタスクの解決に顕著な成功を収めている。 しかしながら、それらのパフォーマンスは、専門産業や研究領域のようなコンテキスト固有のシナリオで劣化することが多い。 この課題に対処するため,本研究では,LLMエージェントの文脈適応性を高めるための体系的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T15:07:06Z)
• Neural Horizon Model Predictive Control -- Increasing Computational Efficiency with Neural Networks [0.0]
  予測制御をモデル化するための機械学習支援手法を提案する。 安全保証を維持しつつ,問題地平線の一部を近似することを提案する。 提案手法は,迅速な制御応答を必要とするアプリケーションを含む,幅広いアプリケーションに適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T08:13:37Z)
• DiffuSolve: Diffusion-based Solver for Non-convex Trajectory Optimization [9.28162057044835]
  最適軌道局所は非線形および高次元力学系において計算コストが高い。 本稿では,非次元オプティマ問題に対するDiffuに基づく一般モデルを提案する。 また,新たな制約付き拡散モデルであるDiff+を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T03:52:17Z)
• End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under Uncertainty [55.04219793298687]
  機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。 本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。 この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z)
• Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
  ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。 本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z)
• A Surrogate Objective Framework for Prediction+Optimization with Soft Constraints [29.962390392493507]
  SPO+や直接最適化のような決定に焦点をあてた予測手法が、このギャップを埋めるために提案されている。 本稿では,実世界の線形および半定値負の二次計画問題に対して,解析的に微分可能な主観的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T17:09:57Z)
• Faster Algorithm and Sharper Analysis for Constrained Markov Decision Process [56.55075925645864]
  制約付き意思決定プロセス (CMDP) の問題点について検討し, エージェントは, 複数の制約を条件として, 期待される累積割引報酬を最大化することを目的とする。 新しいユーティリティ・デュアル凸法は、正規化ポリシー、双対正則化、ネステロフの勾配降下双対という3つの要素の新たな統合によって提案される。 これは、凸制約を受ける全ての複雑性最適化に対して、非凸CMDP問題が$mathcal O (1/epsilon)$の低い境界に達する最初の実演である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T02:57:21Z)
• Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained Optimal Power Flow [94.24763814458686]
  セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。 SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。 本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)
• Global Optimization of Gaussian processes [52.77024349608834]
  少数のデータポイントで学習したガウス過程を訓練した空間定式化を提案する。 このアプローチはまた、より小さく、計算的にもより安価なサブソルバを低いバウンディングに導く。 提案手法の順序の順序による時間収束を,総じて低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T20:59:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。