Stackelberg Program Optimization

新的SPO框架使用LLM发现自适应搜索算子

研究人员开发了一个名为Stackelberg程序优化（SPO）的新框架，用于发现大邻域搜索（LNS）算法的有效破坏和修复算子。SPO采用基于LLM的方法来创建自适应程序，根据不断演变的LNS状态来条件化算子决策。该方法将发现过程组织为Stackelberg交互，其中破坏算子充当领导者，修复算子充当条件跟随者，引导LLM学习和进化搜索的结合。在旅行商问题和有容量车辆路径问题上的实验表明，SPO优于现有的强大基线，并能泛化到更大的问题实例。