Lyria: A General LLM-Driven Genetic Algorithm Framework for Problem Solving

📄 arXiv: 2507.04034v1 📥 PDF

作者: Weizhi Tang, Kwabena Nuamah, Vaishak Belle

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-05

💡 一句话要点

Lyria：一种通用的大语言模型驱动的遗传算法框架，用于解决复杂问题

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

关键词: 大语言模型 遗传算法 多目标优化 约束满足 问题求解 全局搜索 LLM驱动

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在复杂问题求解上存在局限性，尤其是在多目标优化和约束满足等场景下。
  2. Lyria框架结合了LLM的语义理解能力和遗传算法的全局搜索能力，以应对复杂问题。
  3. 实验结果表明，Lyria在多种问题类型上表现出有效性，并通过消融实验分析了影响性能的关键因素。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各个领域都展现出了令人印象深刻的能力，但它们在解决复杂问题时仍然面临挑战，这些问题通常具有多目标优化、精确约束满足和巨大的解空间等特点。为了解决这一局限性，本文借鉴了LLM卓越的语义理解能力以及遗传算法出色的全局搜索和优化能力，提出了一种通用的大语言模型驱动的遗传算法框架Lyria，该框架包含7个基本组成部分。通过对3种类型的问题使用4个LLM进行大量实验，证明了Lyria的有效性。此外，通过7个额外的消融实验，进一步系统地分析和阐明了影响其性能的因素。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统LLM在处理具有多目标优化、精确约束和巨大解空间的复杂问题时存在的不足。现有方法难以有效地搜索和优化这些复杂问题的解空间，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的语义理解能力与遗传算法的全局搜索和优化能力相结合。LLM用于理解问题、生成初始解和评估解的质量，而遗传算法则负责在解空间中进行高效的搜索和优化。这种结合利用了各自的优势，从而能够更好地解决复杂问题。

技术框架：Lyria框架包含7个主要组成部分（具体名称未知），整体流程如下：1. 问题定义：使用LLM理解问题并确定目标和约束。2. 初始种群生成：利用LLM生成初始解的种群。3. 适应度评估：使用LLM评估每个解的质量（适应度）。4. 选择：根据适应度选择优秀的解。5. 交叉：对选择的解进行交叉操作，生成新的解。6. 变异：对新的解进行变异操作，引入多样性。7. 迭代：重复步骤3-6，直到满足停止条件。

关键创新：Lyria的关键创新在于将LLM无缝集成到遗传算法的各个环节中，利用LLM的语义理解能力来指导解的生成、评估和优化。这与传统的遗传算法不同，后者通常依赖于人工设计的适应度函数和遗传算子。Lyria的LLM驱动方法可以自动适应不同的问题，并生成更有效的解。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：如何设计LLM的提示（prompt）以有效地生成初始解和评估解的质量；如何选择合适的遗传算子（交叉和变异）；如何设置遗传算法的参数（种群大小、迭代次数等）；以及如何平衡LLM的计算成本和遗传算法的搜索效率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Lyria框架在多种问题类型上都取得了显著的性能提升。通过与传统方法和直接使用LLM进行问题求解的基线方法进行比较，Lyria在解的质量、收敛速度和鲁棒性等方面都表现出优势。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示（具体数值未知）。消融实验进一步验证了各个组成部分对Lyria性能的影响。

🎯 应用场景

Lyria框架具有广泛的应用前景，可以应用于优化问题、组合优化、约束满足问题等领域。例如，可以用于自动程序生成、药物发现、电路设计、资源调度等。该研究的实际价值在于提供了一种通用的问题求解框架，可以降低解决复杂问题的难度和成本。未来，Lyria有望成为一种强大的AI工具，帮助人们解决各种实际问题。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive abilities across various domains, they still struggle with complex problems characterized by multi-objective optimization, precise constraint satisfaction, immense solution spaces, etc. To address the limitation, drawing on the superior semantic understanding ability of LLMs and also the outstanding global search and optimization capability of genetic algorithms, we propose to capitalize on their respective strengths and introduce Lyria, a general LLM-driven genetic algorithm framework, comprising 7 essential components. Through conducting extensive experiments with 4 LLMs across 3 types of problems, we demonstrated the efficacy of Lyria. Additionally, with 7 additional ablation experiments, we further systematically analyzed and elucidated the factors that affect its performance.