自然言語と画像入力による組合せ最適化問題の求解技術の検討

抄録

組合せ最適化問題に対する従来のアプローチは,問題の定式化,コードの実装,おより高速化のためのアルゴリズム改善という，3つのステップに分けることができる．大規模言語モデル（LLM）を使用すれば，上記「定式化」と「実装」をせずとも解を得られる可能性がある．本論文では，巡回セールスマン問題（TSP）のソルバーとして，LLMを使用した場合の性能を評価した結果について述べる．求解方法は，反復的に新しい解を生成する方法であるOPRO [Yang 2023]をベースとし，自然言語だけでなく，都市と経路を有向グラフで表現した画像もプロンプトとして利用した．最短経路長に対して，算出された経路長の比率である近似率を評価指標とした．Gemini-1.5-flashにより「att48」と呼ばれるTSPを解いた場合，近似率1.55の解が得られることが分かった．