論文の概要: Hierarchical Optimization via LLM-Guided Objective Evolution for Mobility-on-Demand Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10644v2
• Date: Sat, 25 Oct 2025 12:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.868116
• Title: Hierarchical Optimization via LLM-Guided Objective Evolution for Mobility-on-Demand Systems
• Title（参考訳）: LLM-Guided Objective Evolution によるモビリティ・オン・デスマンドシステムの階層最適化
• Authors: Yi Zhang, Yushen Long, Yun Ni, Liping Huang, Xiaohong Wang, Jun Liu,
• Abstract要約: 動的階層システムにおいて,大規模言語モデル(LLM)と数学的最適化を統合した新しいフレームワークを提案する。 このフレームワーク内では、LLMはメタ最適化として機能し、制約執行とリアルタイム決定実行に責任を負う低レベルのセマンティクスを生成する。 ニューヨークとシカゴの両方のタクシーデータに基づく実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.979671028876464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online ride-hailing platforms aim to deliver efficient mobility-on-demand services, often facing challenges in balancing dynamic and spatially heterogeneous supply and demand. Existing methods typically fall into two categories: reinforcement learning (RL) approaches, which suffer from data inefficiency, oversimplified modeling of real-world dynamics, and difficulty enforcing operational constraints; or decomposed online optimization methods, which rely on manually designed high-level objectives that lack awareness of low-level routing dynamics. To address this issue, we propose a novel hybrid framework that integrates large language model (LLM) with mathematical optimization in a dynamic hierarchical system: (1) it is training-free, removing the need for large-scale interaction data as in RL, and (2) it leverages LLM to bridge cognitive limitations caused by problem decomposition by adaptively generating high-level objectives. Within this framework, LLM serves as a meta-optimizer, producing semantic heuristics that guide a low-level optimizer responsible for constraint enforcement and real-time decision execution. These heuristics are refined through a closed-loop evolutionary process, driven by harmony search, which iteratively adapts the LLM prompts based on feasibility and performance feedback from the optimization layer. Extensive experiments based on scenarios derived from both the New York and Chicago taxi datasets demonstrate the effectiveness of our approach, achieving an average improvement of 16% compared to state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: オンライン配車プラットフォームは、効率的なモビリティ・オン・デマンドサービスの提供を目指している。 既存の手法は、データ非効率に苦しむ強化学習(RL)アプローチ、実世界のダイナミクスの過度に単純化されたモデリング、運用上の制約の実施の難しさ、あるいは低レベルのルーティングダイナミクスの認識を欠いた手作業で設計された高レベルな目標に依存するオンライン最適化手法の2つのカテゴリに分類される。 この問題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)と動的階層システムの数学的最適化を統合した新しいハイブリッドフレームワークを提案する。(1)訓練不要で,RLのような大規模インタラクションデータの必要性を排除し,(2)高レベルな目的を適応的に生成することで,問題分解による認知的制約を補うためにLLMを利用する。 このフレームワーク内では、LLMはメタ最適化として機能し、制約執行とリアルタイム決定実行の責任を負う低レベルのオプティマイザを導くセマンティックヒューリスティックを生成する。 これらのヒューリスティックは、最適化層から実現可能性と性能フィードバックに基づいてLCMプロンプトを反復的に適応させるハーモニー探索によって駆動される閉ループ進化過程によって洗練される。 ニューヨークとシカゴの両方のタクシーデータセットから得られたシナリオに基づく大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を示し、最先端のベースラインと比較して平均16%の改善を達成した。

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