AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-19

ParetoChat: इंटरैक्टिव बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन के लिए LLM-आधारित इंटरफ़ेस

मूल शीर्षक: ParetoChat: An LLM-Based Interface for Interactive Multi-Objective Optimization

निर्णयकर्ताओं को अक्सर गुणात्मक प्राथमिकताओं को उन संख्यात्मक भारों या संदर्भ बिंदुओं में बदलने में कठिनाई होती है जिनकी बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन विधियों को आवश्यकता होती है। ParetoChat एक LLM-आधारित विशेषज्ञ-एजेंट इंटरफ़ेस है जो प्राकृतिक भाषा के इनपुट को स्केलराइज़ेशन पैरामीटर में बदलता है, एक अनुकूलन प्रणाली को चलाता है, उम्मीदवार समाधान प्रस्तुत करता है और बार-बार प्रतिक्रिया एकत्र करता है। बहु-उद्देश्यीय बाइनरी नैपसैक और सेट-पार्टिशनिंग उदाहरणों पर, LLM निर्णयकर्ता एजेंट के साथ किए गए सिमुलेशन में, इसने DESDEO विधियों की तुलना में खोज को पसंदीदा समाधानों की ओर कुशलता से निर्देशित किया, और कूरियर-ऑर्डर आवंटन पर किए गए एक अनुप्रयोग में उपयोगकर्ताओं ने प्राकृतिक भाषा अनुरोधों के माध्यम से ट्रेड-ऑफ़ का अन्वेषण किया।

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