制御可能な高レベル特性を持つ連続最適化問題のLLM駆動設計

要約

連続ブラックボックス最適化のベンチマークにおいて、既存のテストセット（BBOBなど）の構造的多様性の不足が課題となっている。本研究では、LLMを進化ループに組み込んだLLaMEAフレームワークを用い、多峰性や分離可能性といった高次の特性を持つ最適化問題を自然言語から生成する手法を提案・検証した。

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