DAOpt: LLMs für unsichere Optimierung – neues Framework und Datensatz
Ein neuer Beitrag auf arXiv (ID 2511.11576v1) präsentiert DAOpt, ein innovatives Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) gezielt für die Modellierung und Bewertung von Optimierungsproblemen unter Unsicherheit einsetzt. Während die Forschung zu automatisierter Optimierung in den letzten Jahren stark von LLMs vorangetrieben wurde, konzentrierte sich die Mehrheit der Arbeiten bislang auf deterministische Szenarien mit bekannten Parametern. DAOpt füllt diese Lücke, indem es Unsicherheit explizit in den Optimierungsprozess integriert.
