arXiv · cs.AI· Hironori Ohigashi·· 11 天前AI 评分32
LangNCO：将自然语言约束编译为神经组合优化的推理时干预
LangNCO: Compiling Natural-Language Constraints into Inference-Time Interventions for Neural Combinatorial Optimization
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Hironori Ohigashi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23190v1
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AI 导读
LangNCO 框架将实例级自然语言需求编译为结构化推理时干预，无需重训即可让冻结的 NCO 求解器适配新约束，LLM 作为语义前端生成经 schema 校验的 DSL 规则，由确定性 Rule Executor 施加硬动作掩码，并配合 Critical-Offset Decoding 分配 rollout 预算。在 CVRP 上评测，LangNCO 在四个主数据集实现 100% 可行性、平均参考差距 1.63–3.26%，组合成对约束时可行性 97.33–100%，额外 12 类约束上可行性 98.67%。
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