AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-19
ParetoChat：対話的多目的最適化のためのLLMベースのインターフェース
原題: ParetoChat: An LLM-Based Interface for Interactive Multi-Objective Optimization
多目的最適化では、意思決定者が定性的な選好を重みや参照点などの数値パラメータに置き換える必要があり、これが難しいことが多い。ParetoChatは、自然言語の入力を構造化されたスカラー化パラメータに変換して最適化システムを呼び出し、候補解を提示してフィードバックを反復的に得るLLMベースの専門家エージェント型インターフェースである。ナップサック問題と集合分割問題のシミュレーションでは、LLMの意思決定者エージェントを用いてDESDEOの対話的手法と比較し、選好に合う解へ効率的に探索を導くことが示された。さらに、配達員の注文割り当て事例への適用では、利用者が自然言語の要求を通じて目的の極端値や中間的なトレードオフを探索できることが示された。