Optimization Problem Solving Can Transition to Evolutionary Agentic Workflows
作者: Wenhao Li, Bo Jin, Mingyi Hong, Changhong Lu, Xiangfeng Wang
分类: math.OC, cs.AI
发布日期: 2025-05-07
备注: 27 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出基于进化Agent工作流的优化问题求解方案，摆脱专家依赖。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 进化算法 Agent技术 优化问题求解 自动化 云资源调度
📋 核心要点
- 传统优化方法依赖专家，存在问题建模、算法选择和调参瓶颈，限制了工业应用。
- 提出进化Agent工作流，利用基础模型和进化搜索，自主探索优化空间。
- 案例研究表明，该方法能有效解决云资源调度和ADMM参数自适应问题，弥合学术与工业差距。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种优化问题求解的新范式，即从依赖专家经验转向进化Agent工作流。传统的优化方法依赖于人类专家进行问题建模、算法选择和超参数调优，这成为了阻碍前沿方法在工业界应用的关键瓶颈。我们认为，由基础模型和进化搜索驱动的进化Agent工作流可以自主地探索优化空间，包括问题空间、建模空间、算法空间和超参数空间。通过在云资源调度和ADMM参数自适应方面的案例研究，我们展示了这种方法如何弥合学术创新与工业实现之间的差距。我们的观点挑战了以人为中心的优化工作流的现状，并倡导一种更具可扩展性和适应性的方法来解决实际的优化问题。
🔬 方法详解
问题定义：传统优化问题求解高度依赖领域专家，专家需要手动进行问题建模、选择合适的优化算法以及调整算法的超参数。这种人工干预的方式效率低下，且专家的经验难以复制和推广，严重阻碍了优化算法在实际工业场景中的应用。尤其是在面对复杂、动态变化的优化问题时，人工调优的难度和成本会显著增加。
核心思路：本文的核心思路是利用进化算法和Agent技术，构建一个能够自主学习和进化的优化求解系统。该系统不再依赖于人工干预，而是通过进化搜索的方式，自动探索问题、建模、算法和超参数的组合空间，从而找到最优的解决方案。这种方法旨在将优化问题求解从专家驱动的模式转变为自动化、智能化的模式。
技术框架：该进化Agent工作流包含以下几个主要模块：1) 问题理解模块：利用基础模型（如大型语言模型）理解优化问题的描述和约束；2) 建模模块：根据问题理解的结果，自动生成不同的数学模型；3) 算法选择模块：从预定义的算法库中选择合适的优化算法；4) 超参数调优模块：利用进化算法（如遗传算法）自动调整算法的超参数；5) 评估模块：评估不同解决方案的性能；6) 进化模块：根据评估结果，通过交叉、变异等操作生成新的解决方案。整个流程迭代进行，直到找到满足要求的解决方案。
关键创新：该方法最重要的创新在于将进化算法和Agent技术应用于优化问题的自动求解。与传统的优化方法相比，该方法无需人工干预，能够自主探索优化空间，并自动适应问题的变化。此外，利用基础模型进行问题理解和建模，可以降低对领域专家的依赖，提高优化求解的效率和可扩展性。
关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用大型语言模型进行问题理解和建模，例如使用Prompt Engineering来引导模型生成合适的数学模型；2) 使用遗传算法进行超参数调优，例如定义合适的交叉和变异算子，以及适应度函数；3) 设计合适的评估指标，用于评估不同解决方案的性能，例如运行时间、资源利用率等；4) 构建包含多种优化算法的算法库，例如包括梯度下降、ADMM、遗传算法等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在云资源调度和ADMM参数自适应两个案例中验证了所提出方法的有效性。在云资源调度方面，该方法能够显著提高资源利用率，降低任务完成时间。在ADMM参数自适应方面，该方法能够自动调整ADMM算法的参数，提高算法的收敛速度和精度。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果具有广泛的应用前景，例如云资源调度、智能交通、金融风险管理、供应链优化等领域。通过自动化优化问题求解，可以显著提高资源利用率、降低成本、提升效率，并为企业带来更大的经济效益。未来，该方法有望成为解决复杂优化问题的重要手段，推动人工智能在工业领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
This position paper argues that optimization problem solving can transition from expert-dependent to evolutionary agentic workflows. Traditional optimization practices rely on human specialists for problem formulation, algorithm selection, and hyperparameter tuning, creating bottlenecks that impede industrial adoption of cutting-edge methods. We contend that an evolutionary agentic workflow, powered by foundation models and evolutionary search, can autonomously navigate the optimization space, comprising problem, formulation, algorithm, and hyperparameter spaces. Through case studies in cloud resource scheduling and ADMM parameter adaptation, we demonstrate how this approach can bridge the gap between academic innovation and industrial implementation. Our position challenges the status quo of human-centric optimization workflows and advocates for a more scalable, adaptive approach to solving real-world optimization problems.