OptiMUS: Optimization Modeling Using MIP Solvers and large language models

📄 arXiv: 2310.06116v2 📥 PDF

作者: Ali AhmadiTeshnizi, Wenzhi Gao, Madeleine Udell

分类: cs.AI

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2023-10-30)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出OptiMUS以解决优化建模问题

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

关键词: 优化建模 大型语言模型 混合整数线性规划 自动化求解 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的优化问题求解方法多依赖于手动启发式，缺乏自动化和普适性，限制了优化工具的应用。
  2. OptiMUS通过大型语言模型自动化地从自然语言描述中生成和求解MILP问题，提升了求解效率。
  3. 实验结果显示，OptiMUS在解决问题数量上几乎是基本LLM提示策略的两倍，展现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

优化问题在制造、分配和医疗等多个领域普遍存在。然而，大多数此类问题仍然依赖于手动启发式方法，而非利用最先进的求解器进行最优求解，限制了优化工具和技术的广泛应用。本文介绍了OptiMUS，一个基于大型语言模型（LLM）的代理，旨在从自然语言描述中构建和解决混合整数线性规划（MILP）问题。OptiMUS能够开发数学模型、编写和调试求解器代码、开发测试并检查生成解决方案的有效性。为评估我们的代理，我们提出了NLP4LP，一个新的线性规划（LP）和混合整数线性规划（MILP）问题数据集。实验表明，OptiMUS解决的问题数量几乎是基本LLM提示策略的两倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决优化问题建模的自动化，现有方法多依赖于专家知识，导致求解效率低下和应用范围受限。

核心思路：OptiMUS利用大型语言模型（LLM）自动生成数学模型和求解代码，从而简化了优化问题的建模和求解过程，降低了对专家知识的依赖。

技术框架：OptiMUS的整体架构包括自然语言处理模块、数学建模模块、求解器代码生成模块和结果验证模块，各模块协同工作以实现从描述到求解的自动化。

关键创新：最重要的创新在于将LLM与混合整数线性规划（MILP）求解相结合，使得用户可以通过自然语言描述直接生成求解代码，显著提高了求解效率。

关键设计：在设计中，OptiMUS采用了特定的提示策略和模型微调技术，以优化模型在生成求解代码和验证结果时的表现，确保生成的解决方案具有较高的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OptiMUS在解决问题的数量上几乎是基本LLM提示策略的两倍，展示了其在优化建模领域的显著优势。这一提升不仅证明了方法的有效性，也为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

OptiMUS的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括制造业的生产调度、物流优化、医疗资源配置等。通过自动化建模和求解，能够显著提高决策效率，降低人力成本，推动优化工具的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Optimization problems are pervasive across various sectors, from manufacturing and distribution to healthcare. However, most such problems are still solved heuristically by hand rather than optimally by state-of-the-art solvers, as the expertise required to formulate and solve these problems limits the widespread adoption of optimization tools and techniques. We introduce OptiMUS, a Large Language Model (LLM)-based agent designed to formulate and solve MILP problems from their natural language descriptions. OptiMUS is capable of developing mathematical models, writing and debugging solver code, developing tests, and checking the validity of generated solutions. To benchmark our agent, we present NLP4LP, a novel dataset of linear programming (LP) and mixed integer linear programming (MILP) problems. Our experiments demonstrate that OptiMUS solves nearly twice as many problems as a basic LLM prompting strategy. OptiMUS code and NLP4LP dataset are available at \href{https://github.com/teshnizi/OptiMUS}{https://github.com/teshnizi/OptiMUS}