Generating Robust Portfolios of Optimization Models using Large Language Models
作者: Eleni Straitouri, Cheol Woo Kim, Milind Tambe
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-26
备注: Accepted at the ICML 2026 LM4Plan Workshop
💡 一句话要点
利用大语言模型生成优化模型组合，提升决策鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 优化模型生成 模型组合 鲁棒决策 人机协作
📋 核心要点
- 现有方法依赖单个LLM生成优化模型，可靠性无法保证，存在决策风险。
- 提出一种新算法，利用LLM作为生成器和评估器，生成优化模型组合。
- 理论保证和实验验证表明，该组合包含高质量候选模型，提升决策鲁棒性。
📝 摘要（中文）
数学优化是资源分配和规划等领域结构化决策的强大工具。然而，构建符合现实的优化模型仍然是一个重要的瓶颈，因为它通常需要领域专业知识和优化知识，而这些知识往往是稀缺的。最近大语言模型（LLM）的进步有望弥合这一差距，从而能够从自然语言描述中生成候选优化模型。但是，不能保证任何单个LLM生成的模型都是可靠的，因此，仅输出一个模型的现有方法是有风险的。本文提出了一种新颖的算法，该算法生成一个优化模型组合，旨在对LLM的局限性具有鲁棒性。我们的方法利用了单个LLM可以扮演两个不同角色的观察结果——作为随机生成器和作为推理评估器——并提出了一个统一的框架，以互补的方式利用这两种能力。我们提供了理论保证，表明只要生成器或评估器与人类偏好良好对齐，该组合就保证包含高质量的候选者，从而实现了一种有原则的人工参与过程，决策者可以在提交之前审查多个候选者。我们进一步通过实验验证了我们的方法，证明了其在一系列优化建模任务中的强大性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决优化模型构建过程中，依赖领域专家和优化知识的问题。现有方法依赖单个大语言模型（LLM）生成优化模型，但LLM生成的模型质量参差不齐，无法保证可靠性，导致决策风险。因此，需要一种方法能够生成更鲁棒、更可靠的优化模型。
核心思路：论文的核心思路是利用单个LLM的双重角色：既作为随机生成器，生成多个候选优化模型；又作为推理评估器，评估这些模型的质量。通过构建一个优化模型组合（portfolio），并结合理论保证，确保组合中包含高质量的候选模型，从而提高决策的鲁棒性。
技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) LLM作为生成器，根据自然语言描述生成多个候选优化模型。2) LLM作为评估器，评估每个候选模型的质量。3) 基于评估结果，构建一个优化模型组合。4) 提供理论保证，证明在一定条件下，该组合包含高质量候选模型的概率较高。5) 人工参与，决策者审查组合中的候选模型，选择最终模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用单个LLM的双重角色，构建优化模型组合，并提供理论保证。与现有方法只生成单个模型相比，该方法能够显著提高决策的鲁棒性。此外，该方法还引入了人工参与环节，允许决策者根据自身经验和判断，选择最合适的模型。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何设计LLM生成器的prompt，以生成多样化的候选模型。2) 如何设计LLM评估器的prompt，以准确评估模型的质量。3) 如何构建优化模型组合，例如，可以根据评估分数进行加权平均。4) 如何设计人工参与环节，例如，提供哪些信息给决策者，以便他们做出明智的选择。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，需要进一步查阅论文原文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，证明了该方法能够生成包含高质量候选模型的优化模型组合，显著提高决策的鲁棒性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息需要在论文中查找。实验结果表明，即使LLM生成的单个模型存在缺陷，该方法也能通过组合多个模型，有效降低风险。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于资源分配、生产计划、供应链管理等多个领域，帮助决策者在缺乏领域专家的情况下，快速构建高质量的优化模型，提高决策效率和质量。未来，该方法有望扩展到更复杂的优化问题，并与其他AI技术相结合，实现更智能化的决策支持。
📄 摘要（原文）
Mathematical optimization is a powerful tool for structured decision-making across domains such as resource allocation and planning. Formulating optimization models faithful to reality, though, remains a significant bottleneck as it typically demands both domain expertise and optimization knowledge that are often scarce. Recent advances in large language models (LLMs) promise to bridge this gap, enabling the generation of candidate optimization models from natural language descriptions. However, there is no guarantee that any single LLM-generated model is reliable, and existing approaches that output only one model are therefore risky. In this work, we propose a novel algorithm that generates a portfolio of optimization models, designed to be robust to the limitations of LLMs. Our method exploits the observation that a single LLM can play two distinct roles $\unicode{x2014}$ as a stochastic generator and as a reasoning evaluator $\unicode{x2014}$ and proposes a unified framework that leverages both capabilities in a complementary manner. We provide theoretical guarantees showing that, as long as either the generator or the evaluator is well-aligned with human preferences, the portfolio is guaranteed to contain high-quality candidates, enabling a principled human-in-the-loop process in which a decision-maker can review multiple candidates before committing to one. We further validate our approach empirically, demonstrating strong performance across a range of optimization modeling tasks.