Neue LLM-basierte Methode automatisiert große Optimierungsmodelle effizient

Ein neues Verfahren namens LEAN-LLM-OPT nutzt große Sprachmodelle, um die Erstellung von Optimierungsmodellen zu automatisieren. Dabei wird die gesamte Prozesskette von der Problemdefinition bis zur fertigen Modellformulierung von einer Koordination mehrerer LLM‑Agenten gesteuert.

Das System nimmt eine Problemstellung und zugehörige Datensätze entgegen und orchestriert zunächst zwei Agenten, die einen Schritt‑für‑Schritt‑Workflow erstellen. Dieser Workflow legt fest, wie ähnliche Optimierungsmodelle aufgebaut werden sollen. Ein dritter Agent folgt anschließend diesem Plan, um die finale Modellformulierung zu generieren.

Durch die Aufteilung der Aufgabe in strukturierte Teilaufgaben und die Auslagerung mechanischer Datenverarbeitungsaufgaben an Hilfswerkzeuge wird die Last für den letzten Agenten reduziert. So kann er sich auf die komplexesten Aspekte konzentrieren, die nicht leicht standardisiert werden können.

Simulationen zeigen, dass LEAN-LLM-OPT mit GPT‑4.1 und dem Open‑Source‑Modell gpt‑oss‑20B starke Ergebnisse erzielt und mit führenden Ansätzen konkurriert. In einer Praxisstudie bei Singapore Airlines konnte das System die Umsatzsteuerung in einem Wahlbasierten Revenue‑Management‑Szenario anführen und damit einen deutlichen Mehrwert demonstrieren.