論文の概要: OptSkills: Learning Generalizable Optimization Skills from Problem Archetypes via Cluster-Based Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29829v1
• Date: Thu, 28 May 2026 12:07:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.224632
• Title: OptSkills: Learning Generalizable Optimization Skills from Problem Archetypes via Cluster-Based Distillation
• Title（参考訳）: OptSkills:クラスタベースの蒸留を通して問題アーチタイプから一般化可能な最適化スキルを学習する
• Authors: Haochen Yang, Ke Zhao, Mengyuan Ma, Xingyu Lu, Xiangfeng Wang, Hong Qian,
• Abstract要約: 我々は,最適化モデリングと問題解決のための古型中心型スキル学習・推論エージェントシステムであるOpsSkillsを提案する。 より堅牢な一般化を実現するため,本システムでは,表面の物語よりも根底にあるアーチタイプによって問題をクラスタリングする。 本システムは,様々な問題タイプやシナリオを含むデータセットに対して,最先端のマイクロ平均精度68.27%を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.03887138961194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Leveraging Large Language Models (LLMs) to automatically formulate and solve optimization problems from natural language has emerged as an efficient paradigm for automated optimization. However, existing methods still exhibit limited generalization: they are sensitive to superficial narrative variations, reuse experience mainly at the case level, and struggle to adapt to shifted or emerging problem types. We propose OptSkills, an archetype-centric skill learning and reasoning agent system for optimization modeling and solving. To improve robust generalization, our system clusters problems by their underlying archetypes rather than surface narratives. To improve in-distribution generalization, it explores diverse modeling paradigms and solver configurations within each cluster, then distills successful trajectories into reusable workflow-level skills. To improve out-of-distribution generalization, it refines existing skills or expands the skill library using newly obtained trajectories. Our system achieves a state-of-the-art micro-averaged accuracy of 68.27% on datasets encompassing diverse problem types and scenarios. In addition, on MIPLIB-NL, a highly challenging large-scale and high-dimensional benchmark, it achieves 26.91% accuracy, outperforming DeepSeek-V3.2-Thinking by 4.53%. After skill learning on Nano-CO, it reaches 72.79% on the OOD NLCO benchmark. Code and skills are available at https://github.com/fujiwaranoM0kou/OptSkills.
• Abstract（参考訳）: 自然言語から最適化問題を自動的に定式化し、解決するためにLLM(Large Language Models)を活用することが、自動最適化の効率的なパラダイムとして登場した。 しかし、既存の手法では、表面的な物語のバリエーションに敏感であり、主にケースレベルでの再利用経験があり、シフトや出現する問題に適応するのに苦労している。 我々は,最適化モデリングと問題解決のための古型中心型スキル学習・推論エージェントシステムであるOpsSkillsを提案する。 より堅牢な一般化を実現するため,本システムでは,表面の物語よりも根底にあるアーチタイプによって問題をクラスタリングする。 分散の一般化を改善するために、各クラスタ内のさまざまなモデリングパラダイムとソルバ構成を調査し、成功したトラジェクトリを再利用可能なワークフローレベルのスキルに蒸留する。 アウト・オブ・ディストリビューションの一般化を改善するために、既存のスキルを洗練したり、新たに獲得したトラジェクトリを使ってスキルライブラリを拡張する。 本システムは,様々な問題タイプやシナリオを含むデータセットに対して,最先端のマイクロ平均精度68.27%を達成する。 さらに、非常に挑戦的な大規模かつ高次元のベンチマークであるMIPLIB-NLでは、26.91%の精度でDeepSeek-V3.2-Thinkingを4.53%上回っている。 Nano-COのスキル学習の後、OOD NLCOベンチマークで72.79%に達した。 コードとスキルはhttps://github.com/fujiharanoM0kou/OptSkills.comで入手できる。

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