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English(EN) LLM-Based Exogenous World Modeling for Dynamic Scheduling

基于LLM的世界模型增强动态调度，迟到率降低高达46%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为Afterstate World-Model Planning (AWMP) 的新方法，该方法利用大型语言模型 (LLM) 来改进动态调度。AWMP 将 LLM 作为世界模型中的外源性组件，以预测未来的作业到达，将这些不确定的预测与确定性的车间转换分开。与传统的调度规则相比，该方法在动态作业车间基准测试中将加权迟到率提高了 6-21%，在柔性作业车间基准测试中提高了 22-46%。 AI

影响 这项研究展示了 LLM 在自然语言处理以外的复杂优化任务中的潜力，可能对物流和制造业产生影响。

排序理由 研究论文，详细介绍了使用 LLM 进行动态调度的 Re方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ni Zhang, Haofeng Yuan, Jianan Zhou, Shiji Song, Zhiguang Cao ·

    基于大型语言模型的动态调度外源性世界建模

    arXiv:2610.29308v1 Announce Type: cross Abstract: Dynamic scheduling requires dispatching online arrivals while anticipating future jobs, as poor decisions can compound downstream costs under nonlinear tardiness objectives. We show that a pretrained large language model (LLM) can…

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