論文の概要: HiFo-Prompt: Prompting with Hindsight and Foresight for LLM-based Automatic Heuristic Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13333v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 19:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.716324
• Title: HiFo-Prompt: Prompting with Hindsight and Foresight for LLM-based Automatic Heuristic Design
• Title（参考訳）: HiFo-Prompt: LLMによる自動ヒューリスティック設計のための隠れ視と予測によるプロンプト
• Authors: Chentong Chen, Mengyuan Zhong, Jianyong Sun, Ye Fan, Jialong Shi,
• Abstract要約: HiFo-Promptは,2つのシナジスティックなプロンプト戦略(ForesightとHindsight)でLCMをガイドするフレームワークである。 Foresightベースのプロンプトは、人口動態に基づく探索を適応的に操縦し、探索と探索のトレードオフを管理する。 Hindsightベースのプロンプトは、過去の世代から成功したトランジェントを基本的で再利用可能な設計原則に蒸留することで、人間の専門性を模倣する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.407894279127045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based Automatic Heuristic Design (AHD) within Evolutionary Computation (EC) frameworks has shown promising results. However, its effectiveness is hindered by the use of static operators and the lack of knowledge accumulation mechanisms. We introduce HiFo-Prompt, a framework that guides LLMs with two synergistic prompting strategies: Foresight and Hindsight. Foresight-based prompts adaptively steer the search based on population dynamics, managing the exploration-exploitation trade-off. In addition, hindsight-based prompts mimic human expertise by distilling successful heuristics from past generations into fundamental, reusable design principles. This dual mechanism transforms transient discoveries into a persistent knowledge base, enabling the LLM to learn from its own experience. Empirical results demonstrate that HiFo-Prompt significantly outperforms state-of-the-art LLM-based AHD methods, generating higher-quality heuristics while achieving substantially faster convergence and superior query efficiency.
• Abstract（参考訳）: LLMベースの進化計算(EC)フレームワークにおける自動ヒューリスティックデザイン(AHD)は有望な結果を示している。 しかし、静的演算子の使用と知識蓄積機構の欠如により、その効果が妨げられている。 HiFo-Promptは,2つのシナジスティックなプロンプト戦略(ForesightとHindsight)でLCMをガイドするフレームワークである。 フォレストベースのプロンプトは、人口動態に基づいて探索を適応的に操縦し、探索・探索のトレードオフを管理する。 さらに、後見に基づくプロンプトは、過去の経験から成功したヒューリスティックを基本的で再利用可能な設計原則に蒸留することで、人間の専門性を模倣する。 この二重メカニズムは、過渡的な発見を永続的な知識ベースに変換し、LLMが自身の経験から学ぶことを可能にする。 実験結果から、HiFo-Promptは最先端のLCMベースのAHD法よりも優れ、より高品質なヒューリスティックを発生させ、より高速な収束とクエリ効率の向上を実現している。

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