Can Large Language Models Be Trusted as Evolutionary Optimizers for Network-Structured Combinatorial Problems?

📄 arXiv: 2501.15081v4 📥 PDF

作者: Jie Zhao, Tao Wen, Kang Hao Cheong

分类: cs.NE, cs.AI

发布日期: 2025-01-25 (更新: 2025-10-09)

DOI: 10.1109/TNSE.2025.3592367

💡 一句话要点

评估大语言模型作为网络结构组合优化问题进化优化器的可靠性

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

关键词: 大型语言模型 进化优化 组合优化 网络优化 约束满足 混合纠错 群体智能

📋 核心要点

  1. 现有方法难以保证LLM在网络结构组合优化中迭代生成满足约束的解，存在可靠性问题。
  2. 提出一种系统评估框架，将LLM融入进化优化器（EVO），评估其在进化各阶段的输出保真度。
  3. 引入混合纠错机制提升鲁棒性，并探索高效的群体层面优化策略，实验验证了LLM-EVO的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在语言理解和跨领域推理方面表现出强大的能力。最近，人们越来越关注利用LLM不仅仅作为优化任务的助手，而是作为主要的优化器，特别是对于网络结构组合问题。然而，在LLM能够可靠地部署到这个角色之前，必须解决一个基本问题：LLM能否迭代地操作解决方案，使其始终符合问题约束？在这项工作中，我们提出了一个系统的框架来评估LLM参与问题结构的能力。我们没有将模型视为黑盒生成器，而是采用了常用的进化优化器（EVO），并提出了一个全面的评估框架，该框架严格评估了基于LLM的算子在进化过程不同阶段的输出保真度。为了增强鲁棒性，我们引入了一种混合纠错机制，以减轻LLM输出的不确定性。此外，我们探索了一种经济高效的群体层面优化策略，与传统的个体层面方法相比，该策略显著提高了效率。在代表性的节点层面组合网络优化任务上的大量实验证明了基于LLM的EVO的有效性、适应性和内在局限性。我们的发现提出了将LLM集成到进化计算中的观点，并讨论了可能支持网络系统中可扩展和上下文感知优化的路径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决网络结构组合优化问题，即如何在满足特定约束条件下，优化网络中的节点配置。现有方法，特别是直接将LLM作为优化器时，难以保证迭代过程中生成的解始终满足问题约束，导致优化过程不稳定且不可靠。

核心思路：论文的核心思路是将LLM嵌入到传统的进化优化框架（EVO）中，利用LLM的生成能力来产生新的解，同时通过进化算法的迭代过程来引导LLM生成更优的解。这种方法结合了LLM的灵活性和进化算法的稳定性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化种群：随机生成或使用启发式方法生成初始解的集合。2) LLM算子：使用LLM作为变异和交叉算子，对种群中的解进行修改，生成新的解。3) 约束检查：检查新生成的解是否满足问题约束。4) 混合纠错：如果解不满足约束，使用混合纠错机制进行修复。5) 选择：根据适应度函数选择优秀的解，进入下一代。6) 迭代：重复步骤2-5，直到满足停止条件。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统地评估了LLM作为进化算子的能力，并提出了相应的评估框架。2) 提出了混合纠错机制，用于修复LLM生成的违反约束的解，提高了算法的鲁棒性。3) 探索了群体层面的优化策略，提高了优化效率。

关键设计：混合纠错机制是关键设计之一，它结合了基于规则的纠错和基于LLM的纠错，以应对不同类型的约束违反。群体层面优化策略通过共享群体信息来指导LLM生成更优的解，减少了冗余计算。具体的参数设置和损失函数取决于具体的网络结构组合优化问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的进化优化器在节点层面组合网络优化任务上表现出良好的性能。通过引入混合纠错机制和群体层面优化策略，算法的鲁棒性和效率得到了显著提升。与传统进化算法相比，该方法在某些情况下能够找到更优的解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络优化、资源分配、智能交通等领域。例如，在通信网络中优化节点配置以提高网络吞吐量；在电力网络中优化电力分配以提高能源利用率；在交通网络中优化路线规划以缓解交通拥堵。该研究为将LLM应用于复杂组合优化问题提供了新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown strong capabilities in language understanding and reasoning across diverse domains. Recently, there has been increasing interest in utilizing LLMs not merely as assistants in optimization tasks, but as primary optimizers, particularly for network-structured combinatorial problems. However, before LLMs can be reliably deployed in this role, a fundamental question must be addressed: Can LLMs iteratively manipulate solutions that consistently adhere to problem constraints? In this work, we propose a systematic framework to evaluate the capability of LLMs to engage with problem structures. Rather than treating the model as a black-box generator, we adopt the commonly used evolutionary optimizer (EVO) and propose a comprehensive evaluation framework that rigorously assesses the output fidelity of LLM-based operators across different stages of the evolutionary process. To enhance robustness, we introduce a hybrid error-correction mechanism that mitigates uncertainty in LLMs outputs. Moreover, we explore a cost-efficient population-level optimization strategy that significantly improves efficiency compared to traditional individual-level approaches. Extensive experiments on a representative node-level combinatorial network optimization task demonstrate the effectiveness, adaptability, and inherent limitations of LLM-based EVO. Our findings present perspectives on integrating LLMs into evolutionary computation and discuss paths that may support scalable and context-aware optimization in networked systems.