An Example of Evolutionary Computation + Large Language Model Beating Human: Design of Efficient Guided Local Search

人类专家设计高效算法通常非常繁琐。最近，我们提出了一种新颖的算法演化框架——使用大型语言模型（AEL），用于自动算法设计。AEL结合了大型语言模型的强大能力和进化计算的范式，能够自动设计、组合和修改算法。在本文中，我们使用AEL来设计指导局部搜索（GLS）算法，以解决著名的旅行商问题（TSP）。AEL在两天内自动演化出精英GLS算法，几乎不需要人类干预和模型训练。在1,000个TSP20-TSP100实例和TSPLib实例上的实验结果表明，AEL设计的GLS在相同迭代预算下优于最先进的人类设计的GLS。它在1,000次迭代中在TSP20和TSP50上实现了0％的差距，在TSP100上实现了0.032％的差距。我们的发现标志着自动算法设计的新时代的出现。

自动算法设计

使用大型语言模型和进化计算的组合，自动设计、组合和修改算法

使用AEL框架设计了解决旅行商问题的GLS算法，自动演化出优秀的GLS算法，表现优于人工设计的GLS算法

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