Generative Reliability-Based Design Optimization Using In-Context Learning Capabilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2503.22401v1 📥 PDF

作者: Zhonglin Jiang, Qian Tang, Zequn Wang

分类: cs.LG, stat.ME

发布日期: 2025-03-28

备注: 17 pages, 11 figures, 4tables

💡 一句话要点

提出一种基于大语言模型上下文学习能力的生成式可靠性设计优化方法

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

关键词: 大语言模型 可靠性设计优化 上下文学习 元启发式算法 生成式设计 提示工程 Kriging代理模型

📋 核心要点

  1. 传统可靠性设计优化（RBDO）计算成本高昂，限制了其在复杂工程问题中的应用。
  2. 利用大语言模型的上下文学习能力，结合元启发式算法，动态生成高质量且满足可靠性约束的设计方案。
  3. 实验表明，该方法在满足可靠性约束的同时，收敛速度与传统遗传算法相当，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种生成式设计方法，该方法利用大语言模型（LLMs）的上下文学习能力，结合元启发式算法的迭代搜索机制，用于解决基于可靠性的设计优化问题。通过利用LLMs和Kriging代理模型进行可靠性分析，克服了计算负担。该方法通过提示工程动态地向LLMs提供设计点的关键信息，从而能够快速生成满足可靠性约束并实现性能优化的优质设计方案。使用Deepseek-V3模型进行了三个案例研究，实验结果表明，所提出的LLM-RBDO方法成功地识别出满足可靠性约束的可行解，并且与传统的遗传算法相比，实现了相当的收敛速度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可靠性设计优化（RBDO）问题，该问题需要在满足可靠性约束的前提下，优化设计变量以达到最佳性能。传统RBDO方法通常需要大量的计算资源进行可靠性分析，例如蒙特卡洛模拟，这使得优化过程非常耗时，尤其是在处理复杂问题时。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLMs）的上下文学习能力，通过少量样本学习设计空间的特性，并结合元启发式算法的迭代搜索能力，快速生成满足可靠性约束的设计方案。LLMs能够根据提供的上下文信息进行推理和预测，从而减少对大量计算的需求。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 初始化设计变量；2) 使用LLMs和Kriging代理模型进行可靠性分析，评估设计方案的可靠性；3) 基于可靠性分析结果，利用元启发式算法（如遗传算法）生成新的设计方案；4) 通过提示工程，动态地向LLMs提供设计点的关键信息；5) 重复步骤2-4，直到满足收敛条件。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大语言模型的上下文学习能力引入到可靠性设计优化中。与传统的基于数值计算的RBDO方法相比，该方法能够利用LLMs的推理能力，减少对大量计算资源的需求，从而加速优化过程。此外，通过提示工程，可以动态地调整LLMs的行为，使其更好地适应不同的设计问题。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 如何构建有效的提示，以便LLMs能够准确地进行可靠性分析；2) 如何选择合适的元启发式算法，以实现高效的搜索；3) 如何平衡LLMs的推理能力和Kriging代理模型的精度，以获得最佳的优化效果。论文使用了Deepseek-V3模型作为LLM，并采用了遗传算法作为元启发式算法。具体的提示工程和参数设置在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的LLM-RBDO方法能够成功识别出满足可靠性约束的可行解，并且与传统的遗传算法相比，实现了相当的收敛速度。这表明该方法在保证优化效果的同时，显著降低了计算成本，具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于航空航天、汽车工程、土木工程等领域，用于优化结构设计、系统设计等，在满足可靠性要求的同时，提升产品性能并降低设计成本。通过减少对大量计算资源的需求，该方法有望加速复杂工程系统的设计过程，并推动智能化设计的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable in-context learning capabilities, enabling flexible utilization of limited historical information to play pivotal roles in reasoning, problem-solving, and complex pattern recognition tasks. Inspired by the successful applications of LLMs in multiple domains, this paper proposes a generative design method by leveraging the in-context learning capabilities of LLMs with the iterative search mechanisms of metaheuristic algorithms for solving reliability-based design optimization problems. In detail, reliability analysis is performed by engaging the LLMs and Kriging surrogate modeling to overcome the computational burden. By dynamically providing critical information of design points to the LLMs with prompt engineering, the method enables rapid generation of high-quality design alternatives that satisfy reliability constraints while achieving performance optimization. With the Deepseek-V3 model, three case studies are used to demonstrated the performance of the proposed approach. Experimental results indicate that the proposed LLM-RBDO method successfully identifies feasible solutions that meet reliability constraints while achieving a comparable convergence rate compared to traditional genetic algorithms.