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Combinatorial Optimization Problems
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大语言模型推动组合优化问题的自动化启发式设计
两篇新研究论文介绍了用于组合优化问题的自动化启发式设计的高级框架，利用大语言模型（LLMs）来提高性能。ReVEL 利用多轮反思式大语言模型指导和结构化性能反馈，将启发式方法组织成行为感知组，以进行本地化和探索性优化。PathWise 采用多智能体推理系统，结合世界模型和蕴含图，将启发式生成规划为一个顺序决策过程，允许进行状态感知规划和推导信息的重用。这两种方法都证明了在不同大语言模型骨干和问题设置下，能更快地收敛到更好的启发式方法并实现泛化。
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LLM驱动的A2DEPT通过进化程序树设计算法
研究人员开发了A2DEPT，一种利用大型语言模型（LLM）作为系统级架构师的自动化算法设计新方法。与依赖固定模板的先前方法不同，A2DEPT使用进化程序树来探索更广泛的算法结构。该方法包含一个由反馈驱动的修复机制，以确保可执行性，并在各种基准测试中展示了优于现有基于LLM的技术的性能。