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Leveraging Large Language Model Agents for Automated Optimization Modeling: A Graph-Enhanced Generation Approach
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内容提要
本研究提出了一种基于检索增强生成技术的新模型，旨在改善自动化优化建模在传感器阵列信号处理中的不足。通过多代理结构和图形增强生成流程，显著提升了领域知识匹配效果，实验结果表明该方法在经典信号处理问题上优于多个基准。
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关键要点
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本研究提出了一种基于检索增强生成技术的新模型，旨在改善自动化优化建模在传感器阵列信号处理中的不足。
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通过设计多代理结构和图形增强生成流程，显著提升了针对特定领域知识的匹配效果。
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实验结果表明，该方法在经典信号处理问题上优于多个基准。
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