Large Language Model-Based Evolutionary Optimizer: Reasoning with elitism

📄 arXiv: 2403.02054v1 📥 PDF

作者: Shuvayan Brahmachary, Subodh M. Joshi, Aniruddha Panda, Kaushik Koneripalli, Arun Kumar Sagotra, Harshil Patel, Ankush Sharma, Ameya D. Jagtap, Kaushic Kalyanaraman

分类: cs.AI

发布日期: 2024-03-04

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的进化优化器以解决多目标优化问题

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

关键词: 大语言模型 进化优化 多目标优化 高维问题 工程应用 零-shot 优化 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有优化方法在处理多目标和高维问题时常常面临效率低下和局限性，难以满足复杂工程需求。
  2. 本文提出了一种基于大语言模型的进化优化器（LEO），利用其推理能力进行零-shot 优化，适用于多种复杂场景。
  3. 实验结果表明，LEO在超音速喷嘴形状优化等实际工程问题上，与传统优化方法相比，表现出相当的效果，且具有更好的灵活性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）展现了卓越的推理能力，引发了将其作为黑箱优化器应用的兴趣。本文主张LLMs能够在多种场景下进行零-shot 优化，包括多目标和高维问题。我们提出了一种新的基于种群的数值优化方法，称为语言模型进化优化器（LEO）。通过对基准和工业工程问题的数值示例进行验证，如超音速喷嘴形状优化、热传递和风电场布局优化，支持了我们的假设。尽管LLMs的结果与最先进的方法相当，但其想象性和幻觉倾向需要谨慎处理。我们提供了从LLMs获取可靠答案的实用指南，并讨论了方法的局限性和潜在的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多目标和高维优化问题，现有方法在这些场景下常常效率低下，难以处理复杂的工程需求。

核心思路：我们提出的LEO利用大语言模型的推理能力进行零-shot 优化，能够在多种复杂场景中自适应地寻找最优解。

技术框架：LEO的整体架构包括数据输入模块、语言模型推理模块和优化结果输出模块，形成一个闭环的优化流程。

关键创新：LEO的主要创新在于将大语言模型应用于进化优化，突破了传统优化方法的局限，能够处理更复杂的优化任务。

关键设计：在参数设置上，LEO采用了适应性调整机制，结合特定的损失函数和网络结构，以提高优化效率和结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LEO在超音速喷嘴形状优化和风电场布局优化等任务中，与多种传统优化方法相比，性能相当，且在处理复杂问题时展现出更高的灵活性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工程设计、资源配置和复杂系统优化等。通过利用大语言模型的推理能力，LEO能够为实际工程问题提供高效的解决方案，具有显著的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning abilities, prompting interest in their application as black-box optimizers. This paper asserts that LLMs possess the capability for zero-shot optimization across diverse scenarios, including multi-objective and high-dimensional problems. We introduce a novel population-based method for numerical optimization using LLMs called Language-Model-Based Evolutionary Optimizer (LEO). Our hypothesis is supported through numerical examples, spanning benchmark and industrial engineering problems such as supersonic nozzle shape optimization, heat transfer, and windfarm layout optimization. We compare our method to several gradient-based and gradient-free optimization approaches. While LLMs yield comparable results to state-of-the-art methods, their imaginative nature and propensity to hallucinate demand careful handling. We provide practical guidelines for obtaining reliable answers from LLMs and discuss method limitations and potential research directions.