Optimization through In-Context Learning and Iterative LLM Prompting for Nuclear Engineering Design Problems

📄 arXiv: 2503.19620v1 📥 PDF

作者: M. Rizki Oktavian, Anirudh Tunga, Amandeep Bakshi, Michael J. Mueterthies, J. Thomas Gruenwald, Jonathan Nistor

分类: cs.LG, physics.comp-ph

发布日期: 2025-03-25

备注: Codes and data are available upon request

💡 一句话要点

提出基于上下文学习和迭代LLM提示的优化方法，解决核工程设计问题

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

关键词: 大型语言模型 上下文学习 核工程设计 优化算法 燃料组件设计

📋 核心要点

  1. 核工程设计，如燃料组件配置，面临反应性控制和功率分布等复杂目标的优化挑战，传统方法存在局限性。
  2. 论文提出了一种基于LLM提示的迭代优化方法，利用LLM的上下文学习能力理解问题，无需复杂数学公式或超参数调整。
  3. 实验表明，该方法在沸水反应堆燃料栅格设计中，商业LLM能够取得优于传统优化方法的结果。

📝 摘要（中文）

本研究探索了利用大型语言模型（LLM）的提示优化方法，以解决核工程设计中的优化问题，例如核燃料组件配置，其涉及反应性控制和功率分布等相互竞争的目标。该方法易于实现，无需超参数调整或复杂的数学公式。优化问题可以用简单的英语描述，只需要一个评估器和一个解析脚本即可执行。LLM的上下文学习能力使其能够理解问题的细微之处，因此，它们有可能超越传统的元启发式优化方法。本研究展示了LLM作为优化器在沸水反应堆（BWR）燃料栅格设计中的应用，表明商业LLM有能力实现优于传统方法的优化结果。

🔬 方法详解

问题定义：核工程设计，特别是核燃料组件的配置，是一个复杂的多目标优化问题。需要在反应性控制和功率分布等相互冲突的目标之间找到最佳平衡。传统优化方法，如元启发式算法，通常需要大量的超参数调整和复杂的数学公式，并且难以捕捉问题本身的细微差别。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，将优化问题转化为自然语言描述，并通过迭代提示LLM来搜索更优的设计方案。这种方法避免了复杂的数学建模和超参数调整，使优化过程更加直观和易于实现。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用自然语言描述优化问题，包括目标函数和约束条件。2) 使用LLM生成候选设计方案。3) 使用评估器（例如，核反应堆物理模拟器）评估候选方案的性能。4) 将评估结果反馈给LLM，并提示其生成下一轮的候选方案。这个过程迭代进行，直到找到满足要求的优化方案。其中，需要一个解析脚本将LLM生成的自然语言描述转化为评估器可以理解的输入格式。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM作为优化器，利用其强大的上下文学习能力和生成能力，直接从自然语言描述中学习优化策略。与传统的优化方法相比，该方法无需显式地定义优化算法或目标函数，而是通过迭代提示LLM来隐式地学习优化策略。

关键设计：该方法的关键设计在于如何有效地提示LLM，使其能够生成高质量的候选设计方案。这可能涉及到设计合适的提示模板，选择合适的LLM，以及调整LLM的生成参数（例如，温度和top-p）。此外，评估器的选择和解析脚本的设计也至关重要，它们直接影响了优化过程的效率和准确性。论文中没有明确提及具体的参数设置或损失函数，这部分可能依赖于具体的LLM和评估器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究表明，商业LLM在沸水反应堆燃料栅格设计中，能够取得优于传统优化方法的结果。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了LLM作为优化器的潜力，以及其在复杂工程设计问题中的应用价值。实验结果表明，基于LLM的优化方法具有很强的竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于核燃料组件设计、反应堆堆芯优化、核电站运行参数优化等领域。通过利用LLM的强大能力，可以加速核工程设计流程，降低设计成本，并提高核电站的安全性和经济性。未来，该方法还可以推广到其他工程设计领域，例如航空航天、汽车工程等。

📄 摘要（原文）

The optimization of nuclear engineering designs, such as nuclear fuel assembly configurations, involves managing competing objectives like reactivity control and power distribution. This study explores the use of Optimization by Prompting, an iterative approach utilizing large language models (LLMs), to address these challenges. The method is straightforward to implement, requiring no hyperparameter tuning or complex mathematical formulations. Optimization problems can be described in plain English, with only an evaluator and a parsing script needed for execution. The in-context learning capabilities of LLMs enable them to understand problem nuances, therefore, they have the potential to surpass traditional metaheuristic optimization methods. This study demonstrates the application of LLMs as optimizers to Boiling Water Reactor (BWR) fuel lattice design, showing the capability of commercial LLMs to achieve superior optimization results compared to traditional methods.