LLM-QUBO: An End-to-End Framework for Automated QUBO Transformation from Natural Language Problem Descriptions

📄 arXiv: 2509.00099v1 📥 PDF

作者: Huixiang Zhang, Mahzabeen Emu, Salimur Choudhury

分类: cs.LG, quant-ph

发布日期: 2025-08-27

💡 一句话要点

提出LLM-QUBO框架以自动化QUBO转换解决优化问题

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

关键词: 量子计算 组合优化 自然语言处理 自动化 混合求解 QUBO 量子退火

📋 核心要点

  1. 现有方法在将自然语言问题描述转换为QUBO格式时复杂且手动，限制了量子退火的应用。
  2. 提出的LLM-QUBO框架利用大型语言模型自动解析自然语言并生成数学表示，同时结合混合量子-经典方法解决硬件限制。
  3. 通过经典求解器验证了生成QUBO的正确性和混合方法的可扩展性，展示了框架在实际应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

量子退火为解决NP难度组合优化问题提供了有希望的范式，但其实际应用受到两个主要挑战的制约：将问题描述转换为所需的二次无约束二进制优化（QUBO）格式的复杂手动过程，以及当前量子硬件的可扩展性限制。为了解决这些障碍，本文提出了一种新颖的端到端框架LLM-QUBO，自动化整个从问题表述到解决方案的流程。该系统利用大型语言模型（LLM）解析自然语言，自动生成结构化的数学表示。为了克服硬件限制，我们集成了一种混合量子-经典的Benders分解方法，将组合复杂的主问题编译成紧凑的QUBO格式，同时将线性结构的子问题委托给经典求解器。通过经典求解器验证生成的QUBO的正确性和混合方法的可扩展性，建立了稳健的性能基线，展示了该框架对量子硬件的准备情况。我们的主要贡献是建立了一个将经典人工智能与量子计算相结合的计算范式，解决了优化问题实际应用中的关键挑战。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决将自然语言问题描述转换为QUBO格式的复杂性和量子硬件的可扩展性问题。现有方法依赖手动转换，效率低下且易出错。

核心思路：LLM-QUBO框架的核心思想是利用大型语言模型自动解析自然语言，生成结构化的数学表示，并通过混合量子-经典方法来处理硬件限制。这样的设计旨在简化问题转换过程，提高效率。

技术框架：该框架包括自然语言解析模块、QUBO生成模块和混合求解模块。自然语言解析模块使用LLM解析输入，QUBO生成模块将解析结果转化为QUBO格式，混合求解模块则结合经典求解器处理子问题。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型与混合量子-经典求解方法结合，形成一个自动化的工作流，显著降低了量子优化的入门门槛。与现有方法相比，该框架实现了从问题描述到解决方案的全自动化。

关键设计：在设计中，LLM的选择和训练数据的质量至关重要，确保其能够准确理解和解析自然语言。此外，混合求解器的参数设置和子问题的划分策略也是关键设计要素，影响整体性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-QUBO框架在生成QUBO的正确性和混合求解方法的可扩展性方面表现出色。与传统方法相比，框架在处理复杂组合优化问题时，性能提升显著，验证了其在量子硬件上的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物流调度、金融投资组合优化和资源分配等大规模优化问题。通过自动化QUBO转换，LLM-QUBO框架能够使量子计算设备更易于访问，从而推动量子计算在实际应用中的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Quantum annealing offers a promising paradigm for solving NP-hard combinatorial optimization problems, but its practical application is severely hindered by two challenges: the complex, manual process of translating problem descriptions into the requisite Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) format and the scalability limitations of current quantum hardware. To address these obstacles, we propose a novel end-to-end framework, LLM-QUBO, that automates this entire formulation-to-solution pipeline. Our system leverages a Large Language Model (LLM) to parse natural language, automatically generating a structured mathematical representation. To overcome hardware limitations, we integrate a hybrid quantum-classical Benders' decomposition method. This approach partitions the problem, compiling the combinatorial complex master problem into a compact QUBO format, while delegating linearly structured sub-problems to classical solvers. The correctness of the generated QUBO and the scalability of the hybrid approach are validated using classical solvers, establishing a robust performance baseline and demonstrating the framework's readiness for quantum hardware. Our primary contribution is a synergistic computing paradigm that bridges classical AI and quantum computing, addressing key challenges in the practical application of optimization problem. This automated workflow significantly reduces the barrier to entry, providing a viable pathway to transform quantum devices into accessible accelerators for large-scale, real-world optimization challenges.