Este artículo presenta la Arquitectura Metacognitiva Basada en LLM (MeLA), un paradigma novedoso para el diseño heurístico automatizado (AHD). A diferencia de los métodos evolutivos existentes que evolucionan directamente el código heurístico, MeLA desarrolla indicadores direccionales que guían un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) para generar heurísticas. Este proceso de "evolución de indicadores" se basa en un novedoso marco metacognitivo que refina sistemáticamente la estrategia de generación mediante el análisis de la retroalimentación del rendimiento. La arquitectura de MeLA integra un analizador de problemas que construye indicadores estratégicos iniciales, un sistema de diagnóstico de errores que corrige el código defectuoso y un motor de búsqueda metacognitivo que optimiza iterativamente los indicadores en función de la eficiencia heurística. En experimentos exhaustivos con problemas de referencia y del mundo real, MeLA supera consistentemente a los métodos de vanguardia existentes, generando heurísticas más efectivas y robustas. En definitiva, este estudio demuestra el potencial de utilizar la ciencia cognitiva como modelo para la arquitectura de IA, demostrando que LLM puede guiar metacognitivamente los procesos de resolución de problemas, abriendo un camino más robusto e interpretable hacia el AHD.
