EvoOptiGraph: новый подход к оптимизации с помощью графов и ИИ

Исследователи разработали платформу EvoOptiGraph для автоматизации оптимизационного моделирования с использованием больших языковых моделей (LLM). Проблема существующих решений — недостаток разнообразия в обучающих данных и статичность процессов генерации данных. EvoOptiGraph решает эти задачи: она представляет задачи оптимизации в виде специальных графов и с помощью эволюционных алгоритмов создаёт разнообразные примеры для обучения моделей. Обучение проходит в два этапа: сначала модель настраивают на базовом наборе данных, а потом дообучают с учётом ошибок — так она учится избегать сбоев. Тесты на шести наборах данных показали, что EvoOptiGraph работает лучше крупных универсальных и специализированных моделей. Это важный шаг к более эффективным системам автоматизации оптимизации — бизнес и IT-компании смогут быстрее и точнее решать сложные задачи планирования и распределения ресурсов.