基于大型语言模型的自动路径求解器

该研究解决了现实世界中车辆路径问题（VRPs）设计过程中的复杂约束问题，现有的研究未能充分应对这些约束。通过引入RoutBench基准，论文提出了一种自动路径求解器（ARS），利用大型语言模型（LLM）生成考虑约束的启发式代码，实验表明ARS在解决VRPs方面显著优于现有方法，并在所有基准测试中至少提升了30%。