摘要

本文介绍了一种名为OptLLM的创新框架，该框架利用大型语言模型（LLMs）与外部求解器相结合，自动化地建模和解决优化问题。OptLLM能够接受自然语言描述的用户查询，将其转换为数学公式和编程代码，并通过外部求解器计算结果以辅助决策。此外，OptLLM支持多轮对话，逐步精炼优化问题的建模和求解过程。通过在三种典型的优化应用中进行实验，证明了OptLLM的有效性，并且通过微调的模型在准确性上超过了基于提示的模型。

原理

OptLLM框架的核心在于其能够将自然语言描述的优化问题转换为数学公式和编程代码，并通过外部求解器进行求解。这一过程主要通过三个模块实现：交互精炼模块、转换器模块和响应器模块。交互精炼模块负责与用户交互，确保输入的问题描述是有效的优化问题；转换器模块将问题描述转换为数学公式和编程代码；响应器模块则调用外部求解器，接收并解释结果。这种设计使得OptLLM能够有效地处理复杂的优化问题，并提供精确的解决方案。

流程

OptLLM的工作流程包括以下步骤：首先，用户通过自然语言向OptLLM提出优化问题；接着，交互精炼模块对问题进行预处理，确保问题描述的完整性；然后，转换器模块将问题描述转换为数学公式和编程代码；最后，响应器模块调用外部求解器计算结果，并将结果以自然语言形式返回给用户。例如，在单一回合的问答应用中，用户提供完整的优化问题描述，OptLLM将其转换为数学公式和代码，并通过求解器得到解决方案，最终以用户友好的方式呈现结果。

应用

OptLLM框架的应用前景广泛，特别是在需要复杂优化解决方案的领域，如金融投资、供应链管理、物流运输和竞争策略等。通过简化优化问题的建模和求解过程，OptLLM不仅能够帮助专业人士，还能使非专业用户更容易地利用优化技术进行决策支持。此外，随着技术的进一步发展和优化，OptLLM有望在更多领域发挥其潜力，提供更加智能化和自动化的解决方案。