AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-23

टेक्स्ट आधारित व्यावसायिक इनपुट के साथ LLM-निर्देशित परिवहन हब क्षमता योजना

मूल शीर्षक: LLM-Guided Transportation Hub Capacity Planning with Textual Business Inputs

पारंपरिक हब क्षमता योजना मॉडल मात्रात्मक इनपुट पर अच्छा अनुकूलन करते हैं, लेकिन गुणात्मक व्यावसायिक संदर्भ को शामिल करने में संघर्ष करते हैं। प्रस्तावित ढाँचे में एक बड़ा भाषा मॉडल एजेंट chain-of-thought निर्णय तालिका का उपयोग करते हुए प्राकृतिक भाषा में दिए गए व्यावसायिक विवरणों से क्षमता संबंधी निर्णय बार-बार प्रस्तावित करता है, और एक अनुकूलन मॉडल से प्राप्त फीडबैक के माध्यम से प्रत्येक निर्णय की जाँच करता है। दक्षिण-पूर्वी अमेरिका के 13 हब वाले वास्तविक माल ढुलाई नेटवर्क पर, इस दृष्टिकोण ने एक छिपी हुई ground truth के मुकाबले 2.8% का इष्टतमता अंतर हासिल किया, जबकि पाठ्य इनपुट के बिना पारंपरिक अनुकूलन मॉडल के लिए यह 11.0% था।

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