Traveling Thief Problem

LLM协同进化启发式算法以解决复杂的优化问题

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。