MILP-Evo: MILP 해결기 자동 설계

2026년 7월 22일 AI 자동 생성

대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 밀린터 선형 프로그래밍(MILP) 솔버 논리는 데이터 주도 정책이 MILP 솔버를 가속화 할 수 있음을 보여주었지만, 많은 이러한 접근 방식은 학습된 정책이 외부 예측기나 다른 불투명 모델로 표현되기 때문에 검사, 적응 및 배포가 어려울 수 있습니다. 반면에 명시적 솔버 논리는 더 쉽게 이해하고 통합 할 수 있지만 보통 학습이 아닌 솔버 피드백으로부터 직접 설계됩니다. MILP 솔버 논리 자동 설계를 대규모 언어 모델(LLM)로 가이드 한 클로즈드 루프 검색으로서 MILP 솔버 논리 자동 설계를 연구합니다. 이를 위해 MILP 솔버 자동 설계를 위한 클로즈드 루프 프로그램 진화 프레임워크를 제안하고, 이를 PySCIPOpt를 통해 구현한 후 MILP 인스턴스에 대한 종단 간 솔버 동작에 의해 직접 평가되는 실행 가능한 흰 박스 구성 요소에 대한 클로즈드 루프 검색으로 cast합니다. Candidate 프로그램들은 반복적으로 생성되고, SCIP로 로드되고 MILP 인스턴스에 대한 직접 실행으로 평가되고, 결과 피드백은 성능 기반 선택, 목표 된 수리, 진단적 반영, 다양성 인식된 인구 유지에 의해 지시됩니다. 이 방법은 표준 솔버 워크플로 내에서 검사, 수정 및 배포 할 수 있는 명시적 솔버 구성 요소를 출력합니다. 네 가지 벤치마크 패밀리에서, LLM 가이드된 프로그램 진화는 여러 설정에서 경쟁적인 도메인 특화 정책을 발견 할 수 있습니다.

원문 보기 arXiv AI

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