OptiMUS: Scalable Optimization Modeling with (MI)LP Solvers and Large Language Models

📄 arXiv: 2402.10172v1 📥 PDF

作者: Ali AhmadiTeshnizi, Wenzhi Gao, Madeleine Udell

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2024-02-15

💡 一句话要点

提出OptiMUS以解决优化问题建模与求解的挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 优化问题 大型语言模型 自动化建模 线性规划 求解器 复杂数据处理 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有优化问题求解方法依赖于手动启发式，缺乏自动化和普遍适用性，限制了优化工具的广泛应用。
  2. OptiMUS通过大型语言模型自动化优化问题的建模与求解，能够处理复杂的自然语言描述，提升了求解效率。
  3. 实验结果显示，OptiMUS在简单数据集上性能提升超过20%，在新发布的复杂数据集NLP4LP上提升超过30%。

📝 摘要（中文）

优化问题在制造、分配和医疗等多个领域普遍存在。然而，由于需要专业知识来制定和解决这些问题，导致大多数问题仍然依赖于手动启发式方法而非最优求解。本文介绍了OptiMUS，一个基于大型语言模型（LLM）的代理，旨在从自然语言描述中制定和解决（混合整数）线性规划问题。OptiMUS能够开发数学模型、编写和调试求解器代码、评估生成的解决方案，并根据这些评估改进其模型和代码。实验表明，OptiMUS在简单数据集上比现有最先进的方法提高了超过20%，在包含长且复杂问题的新数据集NLP4LP上提高了超过30%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决优化问题建模与求解的自动化挑战，现有方法往往需要专业知识，导致效率低下和适用性差。

核心思路：OptiMUS利用大型语言模型自动解析自然语言描述，生成数学模型并进行求解，旨在降低对专业知识的依赖，提高求解效率。

技术框架：OptiMUS采用模块化结构，能够处理长描述和复杂数据，主要包括自然语言处理模块、模型生成模块、求解器代码编写模块和评估模块。

关键创新：OptiMUS的创新在于将大型语言模型与优化求解器结合，能够自动化整个建模与求解过程，显著提升了求解的准确性和效率。

关键设计：在设计中，OptiMUS使用了特定的参数设置和损失函数，以优化模型生成和求解器代码的质量，同时确保能够处理复杂的输入数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OptiMUS在简单数据集上的性能提升超过20%，而在新发布的复杂数据集NLP4LP上则提升超过30%。这些结果显示了OptiMUS在处理复杂优化问题时的显著优势，超越了现有的最先进方法。

🎯 应用场景

OptiMUS的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括制造业的生产调度、物流优化、医疗资源分配等。通过自动化优化问题的建模与求解，能够显著提高决策效率，降低人力成本，推动智能化管理的发展。未来，OptiMUS有望在更多行业中推广应用，进一步提升优化技术的普及率和实用性。

📄 摘要（原文）

Optimization problems are pervasive in sectors from manufacturing and distribution to healthcare. However, most such problems are still solved heuristically by hand rather than optimally by state-of-the-art solvers because the expertise required to formulate and solve these problems limits the widespread adoption of optimization tools and techniques. This paper introduces OptiMUS, a Large Language Model (LLM)-based agent designed to formulate and solve (mixed integer) linear programming problems from their natural language descriptions. OptiMUS can develop mathematical models, write and debug solver code, evaluate the generated solutions, and improve its model and code based on these evaluations. OptiMUS utilizes a modular structure to process problems, allowing it to handle problems with long descriptions and complex data without long prompts. Experiments demonstrate that OptiMUS outperforms existing state-of-the-art methods on easy datasets by more than $20\%$ and on hard datasets (including a new dataset, NLP4LP, released with this paper that features long and complex problems) by more than $30\%$.