研究人员开发了一个名为CoEvo-AHD的新框架，该框架使用大型语言模型（LLMs）为复杂的优化问题设计启发式算法。与先前将启发式算法视为单一单元的方法不同，该方法协同进化两个相关的算子种群。CoEvo-AHD显式地模拟了不同决策组件之间的交互，从而改进了旅行盗贼问题等问题的解决方案。实验表明，该框架可以自动发现有效的启发式算法组合，其性能与传统方法相比具有竞争力。 AI
影响 引入了一种新颖的方法，使LLMs能够解决复杂的组合优化问题，有可能提高物流和运筹学领域的效率。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种使用LLMs进行启发式算法设计的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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