論文の概要: G-LNS: Generative Large Neighborhood Search for LLM-Based Automatic Heuristic Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08253v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 04:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.061326
• Title: G-LNS: Generative Large Neighborhood Search for LLM-Based Automatic Heuristic Design
• Title（参考訳）: G-LNS: LLMに基づく自動ヒューリスティック設計のための大規模近傍探索
• Authors: Baoyun Zhao, He Wang, Liang Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,Large Neighborhood Search(LNS)演算子を拡張した生成的進化的フレームワークを提案する。 G-LNSはLarge Language Models (LLMs)を活用して、密結合した破壊と修復のオペレータを共同開発する。 実験により、G-LNSは強力な古典解法と同様にLLMベースのAHD法よりも著しく優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.681872137995253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have recently shown promise in Automated Heuristic Design (AHD), existing approaches typically formulate AHD around constructive priority rules or parameterized local search guidance, thereby restricting the search space to fixed heuristic forms. Such designs offer limited capacity for structural exploration, making it difficult to escape deep local optima in complex Combinatorial Optimization Problems (COPs). In this work, we propose G-LNS, a generative evolutionary framework that extends LLM-based AHD to the automated design of Large Neighborhood Search (LNS) operators. Unlike prior methods that evolve heuristics in isolation, G-LNS leverages LLMs to co-evolve tightly coupled pairs of destroy and repair operators. A cooperative evaluation mechanism explicitly captures their interaction, enabling the discovery of complementary operator logic that jointly performs effective structural disruption and reconstruction. Extensive experiments on challenging COP benchmarks, such as Traveling Salesman Problems (TSP) and Capacitated Vehicle Routing Problems (CVRP), demonstrate that G-LNS significantly outperforms LLM-based AHD methods as well as strong classical solvers. The discovered heuristics not only achieve near-optimal solutions with reduced computational budgets but also exhibit robust generalization across diverse and unseen instance distributions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、AHD(Automated Heuristic Design)において有望であることが示されているが、既存のアプローチは、建設的優先度規則やパラメータ化された局所探索ガイダンスに関してAHDを定式化し、したがって探索空間を固定的ヒューリスティック形式に制限する。 このような設計は、構造探索のための限られた能力を提供しており、複雑な組合せ最適化問題(COP)において、深い局所最適化から逃れることが困難である。 本研究では,LLMに基づくAHDをLarge Neighborhood Search(LNS)演算子の自動設計に拡張する生成的進化フレームワークであるG-LNSを提案する。 単独でヒューリスティックを進化させる従来の方法とは異なり、G-LNSはLSMを利用して、密結合した破壊と修復の演算子を共進化させる。 協調評価機構は、それらの相互作用を明示的に捉え、効果的な構造破壊と再構築を共同で行う相補的な演算子論理の発見を可能にする。 トラベリングセールスマン問題 (TSP) やキャパシタントカールーティング問題 (CVRP) などのCOPベンチマークの広範な実験は、G-LNSがLLMベースのAHD法と強力な古典的解法を著しく上回ることを示した。 発見されたヒューリスティックスは、計算予算を削減したほぼ最適解を達成するだけでなく、多様で目に見えないインスタンス分布をまたいだ堅牢な一般化も示している。

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