KI und die schwierigen Probleme der Welt · Theoretische Informatik · arXiv · 2026-10-19
ParetoChat: Eine LLM-basierte Schnittstelle für interaktive Mehrziel-Optimierung
Originaltitel: ParetoChat: An LLM-Based Interface for Interactive Multi-Objective Optimization
Entscheidungsträgern fällt es oft schwer, qualitative Präferenzen in die numerischen Gewichte oder Referenzpunkte zu übersetzen, die Methoden der Mehrzieloptimierung benötigen. ParetoChat ist eine LLM-basierte Experten-Agent-Schnittstelle, die Eingaben in natürlicher Sprache in Skalarisierungsparameter umwandelt, ein Optimierungssystem aufruft, Lösungskandidaten präsentiert und iterativ Feedback einholt. In Simulationen mit binären Mehrziel-Rucksack- und Set-Partitioning-Instanzen lenkte es mit einem LLM-Entscheidungsträger-Agenten die Suche im Vergleich zu DESDEO-Methoden effizient zu bevorzugten Lösungen, und eine Anwendung auf die Zuordnung von Kurieraufträgen zeigte, wie Nutzer Zielkonflikte über Anfragen in natürlicher Sprache erkunden.