論文の概要: Large Language Models in Operations Research: Methods, Applications, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18180v3
• Date: Tue, 14 Oct 2025 02:36:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 12:06:24.217572
• Title: Large Language Models in Operations Research: Methods, Applications, and Challenges
• Title（参考訳）: オペレーション研究における大規模言語モデル:方法,応用,課題
• Authors: Yang Wang, Kai Li,
• Abstract要約: オペレーションリサーチ(OR)は、輸送、サプライチェーン管理、生産スケジュールなど、複雑なシステム決定を支援する。 専門家主導のモデリングと手動パラメータチューニングに依存する従来のアプローチは、しばしば大規模、動的、マルチ制約の問題に悩まされる。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をORに適用し,既存の手法を3つの経路に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.208082097215314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Operations research (OR) is a core methodology that supports complex system decision-making, with broad applications in transportation, supply chain management, and production scheduling. However, traditional approaches that rely on expert-driven modeling and manual parameter tuning often struggle with large-scale, dynamic, and multi-constraint problems, limiting scalability and real-time applicability. Large language models (LLMs), with capabilities in semantic understanding, structured generation, and reasoning control, offer new opportunities to overcome these challenges. They can translate natural language problem descriptions into mathematical models or executable code, generate heuristics, evolve algorithms, and directly solve optimization tasks. This shifts the paradigm from human-driven processes to intelligent human-AI collaboration. This paper systematically reviews progress in applying LLMs to OR, categorizing existing methods into three pathways: automatic modeling, auxiliary optimization, and direct solving. It also examines evaluation benchmarks and domain-specific applications, and highlights key challenges, including unstable semantic-to-structure mapping, fragmented research, limited generalization and interpretability, insufficient evaluation systems, and barriers to industrial deployment. Finally, it outlines potential research directions. Overall, LLMs demonstrate strong potential to reshape the OR paradigm by enhancing interpretability, adaptability, and scalability, paving the way for next-generation intelligent optimization systems.
• Abstract（参考訳）: オペレーションリサーチ(Operations Research, OR)は、輸送、サプライチェーン管理、生産スケジュールといった複雑なシステム決定を支援する中核的な方法論である。 しかし、専門家主導のモデリングと手動パラメータチューニングに依存する従来のアプローチは、スケーラビリティとリアルタイム適用性を制限した大規模、動的、マルチ制約の問題に悩まされることが多い。 大きな言語モデル(LLM)は意味理解、構造化生成、推論制御の能力を持ち、これらの課題を克服する新たな機会を提供する。 自然言語の問題を数学的モデルや実行可能なコードに変換し、ヒューリスティックを生成し、アルゴリズムを進化させ、最適化タスクを直接解決することができる。 これは、パラダイムを人間主導のプロセスからインテリジェントな人間とAIのコラボレーションへとシフトさせる。 本稿では,LLMをORに適用する過程を体系的にレビューし,既存の手法を3つの経路に分類する。 また、評価ベンチマークやドメイン固有のアプリケーションについても検討し、不安定なセマンティック・ツー・構造マッピング、断片化研究、限定的な一般化と解釈可能性、不十分な評価システム、産業展開への障壁など、重要な課題を強調している。 最後に、潜在的研究の方向性を概説する。 全体として、LLMは、解釈可能性、適応性、拡張性を高め、次世代のインテリジェント最適化システムへの道を開くことにより、ORパラダイムを再構築する強い可能性を示している。

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