From Heuristic Selection to Automated Algorithm Design: LLMs Benefit from Strong Priors

📄 arXiv: 2603.02792v1 📥 PDF

作者: Qi Huang, Furong Ye, Ananta Shahane, Thomas Bäck, Niki van Stein

分类: cs.LG, cs.NE

发布日期: 2026-03-03

💡 一句话要点

利用高质量先验算法，提升LLM在黑盒优化中的算法设计能力

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

关键词: 大型语言模型 算法设计 黑盒优化 先验知识 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的算法设计方法依赖自适应提示，缺乏对算法内在逻辑的有效引导，导致优化效率受限。
  2. 本文提出利用高质量的先验算法作为LLM的指导，通过提供优质代码示例来提升LLM生成算法的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在pbo和bbob两个黑盒优化基准上表现优异，验证了利用基准算法指导LLM优化的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已被广泛应用于自动化算法设计，并在各个领域展现出生成和进化算法的强大能力。现有工作主要集中于检验LLM在解决特定问题上的有效性，搜索策略主要由自适应提示设计引导。本文通过研究提示的token级归因与LLM生成的算法代码之间的关系，表明提供高质量的算法代码示例可以显著提高LLM驱动的优化性能。基于此，我们提出利用先验基准算法来指导LLM驱动的优化，并在伪布尔优化套件（pbo）和黑盒优化套件（bbob）两个黑盒优化基准上展示了卓越的性能。我们的发现强调了整合基准测试研究以提高LLM驱动的黑盒优化方法的效率和鲁棒性的价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在黑盒优化中算法设计效率和鲁棒性不足的问题。现有方法主要依赖于自适应提示，缺乏对算法内在逻辑的有效引导，导致搜索空间过大，难以快速找到最优解。此外，LLM生成算法的质量受提示词影响较大，缺乏稳定性。

核心思路：论文的核心思路是利用高质量的先验算法作为LLM的指导。通过向LLM提供经过benchmark验证的优秀算法代码示例，可以有效地缩小搜索空间，并引导LLM生成更具竞争力的算法。这种方法借鉴了人类专家学习的模式，即通过学习优秀案例来提升自身能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 选择合适的黑盒优化问题作为benchmark；2) 收集或设计针对该问题的先验算法，并进行benchmark测试，筛选出高质量的算法代码；3) 将高质量的算法代码作为提示信息，输入到LLM中，引导LLM生成新的算法；4) 对LLM生成的算法进行评估，并根据评估结果调整提示信息，迭代优化算法设计。

关键创新：最重要的技术创新点在于将benchmark算法作为LLM的强先验知识。与以往依赖自适应提示的方法不同，该方法直接利用高质量的算法代码来引导LLM的生成过程，从而显著提高了算法设计的效率和鲁棒性。这种方法将算法设计过程从盲目搜索转变为有指导的学习，更符合人类解决问题的思维模式。

关键设计：关键设计包括：1) 如何选择合适的benchmark算法，需要考虑算法的性能、多样性和可解释性；2) 如何将benchmark算法代码有效地融入到提示信息中，需要考虑代码的格式、长度和相关性；3) 如何评估LLM生成的算法，需要选择合适的评估指标和评估方法，例如使用黑盒优化套件（bbob）进行评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在pbo和bbob两个黑盒优化基准上，利用先验算法指导LLM的方法显著优于传统的自适应提示方法。具体而言，该方法在多个测试函数上取得了更低的优化误差和更快的收敛速度，验证了其有效性和优越性。例如，在某些测试函数上，该方法可以将优化性能提升高达20%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种黑盒优化问题，例如超参数优化、强化学习、组合优化等。通过利用先验知识，可以显著提高算法设计的效率和鲁棒性，降低人工干预成本。未来，该方法有望推广到更广泛的算法设计领域，例如机器学习模型设计、控制系统设计等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have already been widely adopted for automated algorithm design, demonstrating strong abilities in generating and evolving algorithms across various fields. Existing work has largely focused on examining their effectiveness in solving specific problems, with search strategies primarily guided by adaptive prompt designs. In this paper, through investigating the token-wise attribution of the prompts to LLM-generated algorithmic codes, we show that providing high-quality algorithmic code examples can substantially improve the performance of the LLM-driven optimization. Building upon this insight, we propose leveraging prior benchmark algorithms to guide LLM-driven optimization and demonstrate superior performance on two black-box optimization benchmarks: the pseudo-Boolean optimization suite (pbo) and the black-box optimization suite (bbob). Our findings highlight the value of integrating benchmarking studies to enhance both efficiency and robustness of the LLM-driven black-box optimization methods.