Mar, 2025
大语言模型作为数据驱动的多任务优化的元代理:一种原则性研究
Large Language Model as Meta-Surrogate for Data-Driven Many-Task
Optimization: A Proof-of-Principle Study
TL;DR本研究针对多任务优化中重复适应度评估的计算负担问题,提出了一种新颖的元代理框架,利用大语言模型的知识转移能力。本框架通过任务元数据和决策变量进行适应度预测,支持高效的知识共享和对新任务的适应,实验结果显示该模型具有突出的零-shot性能,显著提升了优化效率与稳健性。