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CVRPLib
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LLM自动设计启发式算法以优化车辆路径规划
研究人员开发了一种名为AILS-AHD的新方法，该方法利用大型语言模型（LLM）自动设计和优化容积车辆路径问题（CVRP）的启发式算法。该方法将进化搜索框架与LLM相结合，在自适应迭代局部搜索（AILS）框架内动态生成破坏启发式算法，并采用基于LLM的机制进行计算加速。实验表明，AILS-AHD的性能优于最先进的求解器，在CVRPLib基准测试的10个大规模实例中的8个实例上创下了新的已知最优解。
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LLM辅助的MCTS框架自动化设计大规模CVRP求解器
研究人员开发了一个名为LaF-MCTS的新框架，用于自动化设计高性能的大规模容量车辆路径问题（CVRP）求解器。该方法利用大型语言模型（LLMs）生成复杂的搜索策略，克服了先前LLM驱动方法的局限性。实验表明，LaF-MCTS可以自主创建和优化增强分解的求解器，其性能优于现有的最先进的CVRP求解器。