Революция в эвристическом дизайне: сочетание поиска по дереву Монте-Карло и больших языковых моделей

Преобразование дизайна эвристик с помощью ИИ

Дизайн эвристик – это практический инструмент, используемый в таких областях, как искусственный интеллект (ИИ) и исследование операций для решения сложных задач оптимизации. Однако традиционный ручной подход делает этот процесс дорогостоящим и медленным. Мы предлагаем вам обратить внимание на MCTS-AHD – первую методику, использующую деревья решений для автоматизированного дизайна эвристик на основе больших языковых моделей.

Проблемы существующих методов и их значение

Существующие методы на основе больших языковых моделей (LLMs) эффективны, но нуждаются в более адаптированном подходе. Они часто зацикливаются на местных оптимумах и имеют недостаточные механизмы поиска, что увеличивает затраты на оптимизацию.

Решение: MCTS-AHD

MCTS-AHD сочетает в себе Монте-Карло Дерево Поиска и большие языковые модели для лучшего исследования эвристических функций. Основные преимущества:

Интеграция MCTS и LLMs: Обеспечивает баланс между исследованием новых решений и использованием существующих.
Структура дерева поиска: Узлы представляют эвристики, ветви – модификации. Это позволяет запоминать изученные решения.
Симуляция и расширение дерева: Узлы оцениваются для оптимизации производительности, что снижает время и затраты.

Результаты и преимущества

MCTS-AHD показал выдающиеся результаты на сложных наборах данных, превосходя традиционные методы. Улучшение качества эвристик делает эту методику мощным инструментом для решения множества задач оптимизации.

Заключение

MCTS-AHD значительно улучшает автоматический дизайн эвристик с использованием больших языковых моделей. Это решение предлагает высокую масштабируемость и гибкость для различных приложений.