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Developing Heuristic Methods for Emerging Optimization Problems Using Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种情境启发式演化框架（CEoH），旨在解决传统启发式算法设计中的效率低下和对专家的依赖问题。研究结果表明，CEoH能够稳定地产生高质量的启发式方法，具有广泛的适用性。
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关键要点
- 本研究提出了一种情境启发式演化框架（CEoH）。
- CEoH旨在解决传统启发式算法设计中的效率低下和对专家的依赖问题。
- 研究探讨了大语言模型在生成未广泛研究的优化问题启发式方法上的有效性。
- 研究结果表明，CEoH能够稳定地产生高质量的启发式方法。
- CEoH在某些情况下超越了更大的模型，显示出其广泛的适用性。
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