Using Multi-modal Large Language Model to Boost Fireworks Algorithm's Ability in Settling Challenging Optimization Tasks
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저자
Shipeng Cen, Ying Tan
개요
본 연구는 최적화 문제 해결을 위해 불꽃 알고리즘(FWA)을 기반으로, 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)을 활용하여 FWA 설계를 돕는 새로운 접근 방식을 제안한다. 특히, 복잡한 고차원 문제에 FWA를 확장하기 위해 Critical Part(CP) 개념을 도입하고, MLLM의 멀티모달 특성을 활용하여 최적화 과정의 정보를 활용한다. 제안하는 방법론은 여행하는 외판원 문제(TSP)와 전자 설계 자동화 문제(EDA)에 적용되었으며, 실험 결과는 여러 문제 사례에서 최신 결과(SOTA)를 달성하거나 능가했다.
