[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Planning of Heuristics: Strategic Planning on Large Language Models with Monte Carlo Tree Search for Automating Heuristic Optimization

Created by
  • Haebom

저자

Chaoxu Mu, Xufeng Zhang, Hui Wang

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 휴리스틱을 자동으로 최적화하는 새로운 방법인 "휴리스틱 계획(PoH)"을 제안합니다. PoH는 LLM의 자기 반성 능력과 잘 알려진 계획 알고리즘인 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 통합합니다. PoH는 휴리스틱의 성능을 평가하고 개선 제안을 제공함으로써 반복적으로 휴리스틱을 개선합니다. 여기서, LLM은 휴리스틱을 생성하고, MCTS는 생성된 휴리스틱을 평가하고 개선 방향을 제시하는 역할을 합니다. 논문에서는 여행 판매원 문제(TSP)와 흐름 작업 스케줄링 문제(FSSP)에 PoH를 적용하여 실험을 진행하였습니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM을 이용하여 휴리스틱을 자동으로 설계하고 최적화하는 새로운 방법론을 제시합니다.
기존의 수작업으로 설계된 휴리스틱 및 다른 LLM 기반 자동 휴리스틱 설계(AHD) 방법보다 우수한 성능을 보임을 실험적으로 증명합니다.
TSP와 FSSP 문제에서 최첨단 성능을 달성하여 COP 해결을 위한 LLM 기반 자동 휴리스틱 최적화의 가능성을 보여줍니다.
한계점:
PoH의 성능은 사용되는 LLM과 MCTS의 매개변수 설정에 민감할 수 있습니다. 최적의 매개변수를 찾는 과정이 추가적인 연구를 필요로 합니다.
제시된 실험은 TSP와 FSSP 문제에 국한되어 있으며, 다른 유형의 COP 문제에 대한 일반화 가능성은 추가적인 검증이 필요합니다.
LLM의 자기 반성 능력에 대한 의존도가 높아, LLM의 성능 한계가 PoH의 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
계산 비용이 높을 수 있으며, 문제의 규모가 커짐에 따라 계산 시간이 증가할 수 있습니다.
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