LLM-Guided Transportation Hub Capacity Planning with Textual Business Inputs
作者: Xiaoyue Liu, Zheng Dong
分类: cs.LG, math.OC
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出LLM引导的运输枢纽容量规划以解决定性输入不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 运输枢纽 容量规划 大型语言模型 链式推理 运筹学 定性输入 优化模型
📋 核心要点
- 现有的枢纽容量规划模型在处理定性商业背景时存在不足，无法充分利用相关信息。
- 本文提出的框架利用大型语言模型，通过自然语言描述引导容量决策，采用链式推理机制。
- 在真实的货运网络实验中，框架实现了2.8%的最优性差距，显著优于传统模型的11.0%差距。
📝 摘要（中文）
传统的枢纽容量规划模型在优化定量输入方面表现良好，但往往无法处理定性的商业背景信息。本文提出了一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）代理根据自然语言商业上下文描述迭代提出枢纽容量决策。关键机制是链式推理协议：LLM构建一个结构化决策表，将每个上下文项映射到特定的容量调整。新容量决策通过与优化模型的反馈循环进行验证，后者提供基于路由的性能指标来指导代理的选择。在美国东南部的一个真实13个枢纽的货运网络中，该框架相较于传统优化模型的11.0%最优性差距，达到了2.8%的显著改善。这表明LLM可以作为一个上下文桥梁，将定性商业洞察融入运筹学工作流程中。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统枢纽容量规划模型无法有效处理定性商业输入的问题。现有方法主要依赖于定量数据，忽视了商业上下文的影响，导致决策的局限性。
核心思路：论文提出的框架通过引入大型语言模型（LLM），利用自然语言描述来指导容量决策。LLM通过链式推理构建决策表，将上下文信息与容量调整相结合，从而实现更为灵活和精准的决策。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，LLM根据输入的商业上下文生成结构化的决策表；其次，通过与优化模型的反馈循环，验证并优化容量决策。该流程确保了定性与定量信息的有效结合。
关键创新：最重要的技术创新在于将LLM与传统优化模型结合，形成了一种新的决策支持系统。与现有方法相比，该框架能够更好地整合定性信息，提升决策的准确性和适应性。
关键设计：在设计中，LLM的输入为自然语言描述，输出为结构化决策表。优化模型则提供基于路由的性能指标，确保决策的有效性。具体参数设置和损失函数的选择尚未详细披露，可能为未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的框架在真实的13个枢纽货运网络中实现了2.8%的最优性差距，相较于传统模型的11.0%差距，提升幅度显著。这表明LLM在容量规划中的有效性，能够显著改善决策质量。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在物流、运输和供应链管理等领域。通过将定性商业洞察融入决策过程，企业能够更灵活地应对市场变化，提高运营效率。未来，该框架可能推动运筹学与人工智能的深度融合，促进智能决策系统的发展。
📄 摘要（原文）
While traditional hub capacity planning models optimize effectively for quantitative inputs, they often fail to digest qualitative business context. We propose a novel framework where a large language model (LLM) agent iteratively proposes hub capacity decisions guided by natural-language business context descriptions. The key mechanism is a chain-of-thought reasoning protocol: the LLM constructs a structured decision table that maps each contextual item to specific capacity adjustments based on the implied direction and magnitude of changes. The new capacity decision is then validated through a feedback loop with an optimization model, which provides routing-based performance metrics to guide the agent's selection. On a real-world 13-hub freight network in the southeastern US, our framework achieves a 2.8% optimality gap relative to the hidden ground-truth, a significant improvement over the 11.0% gap produced by the traditional optimization model without textual business inputs. This demonstrates that LLMs can serve as a contextual bridge, integrating qualitative business insights into Operations Research workflows.