IMI stellt Forschungspapier auf der AGENTICS in Spanien vor
Die Arbeit mit dem Titel „Prompt-Augmentation for Evolving Heuristics for a Niche Optimization Problem“ untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur automatisierten Entwicklung von Heuristiken für spezialisierte Optimierungsprobleme. Im Mittelpunkt stehen zwei neu entwickelte Ansätze: Contextual Evolution of Heuristics (CEoH), das problemspezifische Informationen in die Promptgestaltung integriert, und Literature-Based CEoH (LitCEoH), das zusätzlich Wissen aus wissenschaftlicher Literatur einbezieht. Ziel ist es, LLMs zu befähigen, effektive und verallgemeinerbare Heuristiken zu entwerfen.
Die Ergebnisse zeigen, dass diese Strategien insbesondere kleineren, energieeffizienten Sprachmodellen ermöglichen, qualitativ hochwertige Heuristiken zu erzeugen – teils mit besserer Performance als deutlich größere Modelle. Die Arbeit leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung von automatisierter, KI-gestützter Heuristikgestaltung in der Optimierungsforschung.