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English(EN) EPOCH: Coverage-Aware Evolution with Experiential Preference Optimization for LLM-based Automated Heuristic Design

EPOCH框架利用LLM进行覆盖优化的自动化启发式设计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的自动化启发式设计（AHD）框架EPOCH，该框架利用大型语言模型（LLM）为组合优化问题创建启发式算法。与以往冻结LLM或在单一适应度分数上进行微调的方法不同，EPOCH优化了进化搜索，以最大化生成启发式算法对训练实例的覆盖范围。该框架还包含一种机制，通过经验偏好优化，利用教师LLM的自然语言反馈来改进其启发式生成能力，使LLM生成器能够从自身的搜索过程中学习。这种方法产生了互补的启发式算法组合，其性能优于现有基线，并能跨不同问题规模进行泛化。 AI

影响 这项研究可能为复杂优化问题带来更高效、更具适应性的启发式设计，并可能影响依赖此类解决方案的领域。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种使用LLM进行自动化启发式设计的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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EPOCH框架利用LLM进行覆盖优化的自动化启发式设计

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Oguzhan Gungordu, Ayse Tursucular, Siheng Xiong, Faramarz Fekri ·

    EPOCH：基于LLM的自动化启发式设计的覆盖感知演化与体验偏好优化

    arXiv:2610.17379v1 Announce Type: new Abstract: LLM-based automated heuristic design (AHD) discovers heuristics for combinatorial optimization problems (COPs), where an LLM generates candidates in an evolutionary search. Existing frameworks freeze the generator or fine-tune it on…

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