主要观点总结
本文介绍了一项由麻省理工学院的研究团队开发的智能规划助手框架，该框架能够解决复杂的供应链优化问题。该框架利用大语言模型进行自然语言处理和智能规划，通过调用数学优化求解器来精确计算出最优解决方案。该框架可用于多步骤规划场景，如航空公司排班、工厂设备调度等，并且在测试中表现出色。此外，研究团队还开发了一种名为LLMFP的基于大语言模型的形式化编程框架，用户只需通过自然语言描述问题，即可获得最优解决方案。该框架具有自我检查能力和根据用户偏好进行调整的灵活性，并且在测试中取得了较高的成功率。
关键观点总结
关键观点1: 智能规划助手框架能解决复杂的供应链优化问题。
该框架能够处理涉及海量关联变量的复杂决策问题，通过调用数学优化求解器找到最优解决方案。
关键观点2: LLMFP框架基于大语言模型，用户只需通过自然语言描述问题。
LLMFP框架具有自我检查能力和根据用户偏好进行调整的灵活性，可以处理远超人类计算能力的超复杂问题。
关键观点3: 智能规划助手框架的应用范围广泛。
该框架可应用于多步骤规划场景，如航空公司排班、工厂设备调度等。研究测试表明，其成功率较高，并且部分功能未来有望进一步完善。
正文
这套系统会将用户的文本描述编码成优化求解器可解析处理的格式，而这个求解器就是专门为高效解决棘手的规划难题而设计的。
在整个问题转化过程中，大语言模型会像“校对员”一样进行复查。首先确认是否准确理解了用户需求，然后验证数学表达是否正确，最后评估解决方案是否可行。比如，发现烘焙厂的产能计算有误，它会自动调整参数重新计算，而不是给出一个超产能的方案。
研究团队用九类复杂场景测试该框架，比如优化仓库机器人任务路径，其成功率达到了
85%
，而最佳基线的成功率仅为 39%。研究人员表示，这套系统（多功能框架）可广泛应用于多步骤规划场景，包括航空公司排班、工厂设备调度等。
“我们的框架就像是规划问题的智能顾问，既懂行业术语又能做精密计算，即使面对复杂规则或特殊需求，也能找出满足所有条件的最优方案。” 麻省理工学院信息与决策系统实验室（LIDS）的研究生、该研究论文的主要作者 Yilun Hao 说道。
这项研究成果将在国际学习表征会议上发表。研究论文的共同作者还有麻省理工学院 - IBM 沃森人工智能实验室的研究科学家 Yang Zhang，以及麻省理工学院航空航天学副教授兼 LIDS 首席研究员范楚楚。另外，这项研究工作部分由海军研究办公室和麻省理工学院 - IBM 沃森人工智能实验室资助。
优化算法“从入门到精通”
在现实世界中，许多关键决策都涉及海量变量的复杂组合。比如，航空公司如何安排上千架飞机的航线，物流公司怎样规划数万件包裹的配送路线等等。这些问题的共同点是：每个选择都可能会影响整体效率，而人工计算最优解几乎不可能。
一直以来，范楚楚和团队专注研究的组合优化算法，破解这类包含海量关联变量的复杂决策问题。
