Enhancing CVRP Solver through LLM-driven Automatic Heuristic Design
作者: Zhuoliang Xie, Fei Liu, Zhenkun Wang, Qingfu Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-02-28
💡 一句话要点
提出基于LLM的自动启发式设计的AILS-AHD算法，提升CVRP求解性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 车辆路径问题 组合优化 大型语言模型 启发式搜索 自动算法设计
📋 核心要点
- CVRP问题具有NP-hard性质，大规模实例求解面临巨大计算挑战，现有方法难以兼顾求解质量与效率。
- AILS-AHD方法利用LLM动态生成和优化AILS算法中的破坏启发式，并引入LLM加速机制，提升求解效率。
- 实验表明，AILS-AHD在CVRPLib大规模基准测试中，为10个实例中的8个建立了新的最佳已知解决方案。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种名为AILS-AHD（基于自动启发式设计的自适应迭代局部搜索）的新方法，利用大型语言模型（LLM）来革新车辆路径问题（CVRP）的求解。CVRP是一个基本的组合优化挑战，旨在优化车辆容量约束下的车队运营。我们的方法将进化搜索框架与LLM集成，以在AILS方法中动态生成和优化破坏启发式算法。此外，我们引入了一种基于LLM的加速机制来提高计算效率。与最先进的求解器（包括AILS-II和HGS）的综合实验评估表明，AILS-AHD在中等和大规模实例中均表现出卓越的性能。值得注意的是，我们的方法为CVRPLib大规模基准测试中的10个实例中的8个建立了新的最佳已知解决方案，突显了LLM驱动的启发式设计在推动车辆路径优化领域方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决带容量约束的车辆路径问题（CVRP），这是一个NP-hard的组合优化问题。现有方法，如AILS-II和HGS，在求解大规模CVRP实例时，往往面临计算复杂度高、求解时间长，且难以找到全局最优解的挑战。这些方法依赖于人工设计的启发式算法，其性能受限于人类的经验和知识，难以适应不同规模和特征的CVRP实例。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成和优化能力，自动设计和优化AILS算法中的破坏启发式。通过将LLM集成到AILS框架中，可以动态地生成适应特定CVRP实例的启发式策略，从而提高求解效率和质量。这种方法避免了人工设计启发式的局限性，能够更有效地探索解空间。
技术框架：AILS-AHD的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于LLM的启发式生成器：利用LLM生成候选的破坏启发式策略。2) 进化搜索框架：采用进化算法搜索最优的启发式策略组合。3) 自适应迭代局部搜索（AILS）：使用生成的启发式策略进行局部搜索，改进当前解。4) 基于LLM的加速机制：利用LLM预测搜索方向，加速收敛过程。整个流程通过迭代执行启发式生成、策略选择和局部搜索，逐步优化CVRP的解决方案。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将LLM引入到CVRP求解的启发式设计过程中，实现了启发式策略的自动生成和优化。与传统的依赖人工设计的启发式算法相比，这种方法能够更灵活地适应不同规模和特征的CVRP实例，并发现更有效的启发式策略。此外，基于LLM的加速机制也显著提高了算法的计算效率。
关键设计：在LLM的prompt设计上，论文可能需要精心设计prompt，以引导LLM生成有效的破坏启发式策略。进化搜索框架可能采用遗传算法或差分进化等算法，需要设置合适的交叉、变异和选择算子。AILS算法中的局部搜索策略也需要根据具体问题进行调整。基于LLM的加速机制可能需要训练一个模型来预测搜索方向，需要选择合适的网络结构和损失函数。具体的参数设置和网络结构等技术细节需要在论文中进一步阐述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AILS-AHD算法在CVRPLib大规模基准测试中表现出色，为10个实例中的8个建立了新的最佳已知解决方案。实验结果表明，AILS-AHD算法在求解质量和计算效率方面均优于现有的最先进求解器，如AILS-II和HGS。这些结果充分证明了LLM驱动的启发式设计在CVRP求解中的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于物流配送、交通运输、供应链管理等领域，例如优化快递车辆的配送路线、减少运输成本、提高配送效率。通过LLM驱动的自动启发式设计，可以针对不同规模和特征的实际问题，快速生成高效的解决方案，具有重要的实际应用价值和经济效益。未来，该方法还可以扩展到其他组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和调度问题等。
📄 摘要（原文）
The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP), a fundamental combinatorial optimization challenge, focuses on optimizing fleet operations under vehicle capacity constraints. While extensively studied in operational research, the NP-hard nature of CVRP continues to pose significant computational challenges, particularly for large-scale instances. This study presents AILS-AHD (Adaptive Iterated Local Search with Automatic Heuristic Design), a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs) to revolutionize CVRP solving. Our methodology integrates an evolutionary search framework with LLMs to dynamically generate and optimize ruin heuristics within the AILS method. Additionally, we introduce an LLM-based acceleration mechanism to enhance computational efficiency. Comprehensive experimental evaluations against state-of-the-art solvers, including AILS-II and HGS, demonstrate the superior performance of AILS-AHD across both moderate and large-scale instances. Notably, our approach establishes new best-known solutions for 8 out of 10 instances in the CVRPLib large-scale benchmark, underscoring the potential of LLM-driven heuristic design in advancing the field of vehicle routing optimization.