論文の概要: SOLID: a Framework of Synergizing Optimization and LLMs for Intelligent Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15202v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 07:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.689617
• Title: SOLID: a Framework of Synergizing Optimization and LLMs for Intelligent Decision-Making
• Title（参考訳）: SOLID: インテリジェント意思決定のための最適化とLLMのためのフレームワーク
• Authors: Yinsheng Wang, Tario G You, Léonard Boussioux, Shan Liu,
• Abstract要約: SOLIDは、大規模言語モデル(LLM)の文脈能力と数学的最適化を統合するフレームワークである。 この枠組みは凸性仮定の下で理論収束保証を保持しており、LLMの設計に関する洞察を与えている。 実験結果は,様々なシナリオにおける収束を示し,ベースラインのみの手法と比較して年次リターンを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.975554366504587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces SOLID (Synergizing Optimization and Large Language Models for Intelligent Decision-Making), a novel framework that integrates mathematical optimization with the contextual capabilities of large language models (LLMs). SOLID facilitates iterative collaboration between optimization and LLMs agents through dual prices and deviation penalties. This interaction improves the quality of the decisions while maintaining modularity and data privacy. The framework retains theoretical convergence guarantees under convexity assumptions, providing insight into the design of LLMs prompt. To evaluate SOLID, we applied it to a stock portfolio investment case with historical prices and financial news as inputs. Empirical results demonstrate convergence under various scenarios and indicate improved annualized returns compared to a baseline optimizer-only method, validating the synergy of the two agents. SOLID offers a promising framework for advancing automated and intelligent decision-making across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SOLID(Synergizing Optimization and Large Language Models for Intelligent Decision-Making)を紹介する。 SOLIDは、最適化とLLMエージェントの反復的な協調を促進する。 このインタラクションは、モジュラリティとデータのプライバシを維持しながら、意思決定の品質を改善する。 この枠組みは凸性仮定の下で理論収束保証を保持しており、LLMのプロンプトの設計に関する洞察を提供する。 SOLIDを評価するために、歴史的価格と金融ニュースを入力として、株式ポートフォリオ投資ケースに適用した。 実験により,様々なシナリオ下での収束を実証し,ベースラインオプティマイザのみの手法と比較して年次リターンの改善を示し,両者の相乗効果を検証した。 SOLIDは、さまざまなドメインにわたる自動化されたインテリジェントな意思決定を促進するための、有望なフレームワークを提供する。

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