Resumen: Postulamos que podemos generar heurísticas más sólidas y eficaces si aumentamos los enfoques que utilizan LLM para el diseño heurístico con herramientas que expliquen por qué las heurísticas tienen un rendimiento inferior y sugerencias sobre cómo solucionarlas. Encontramos incluso ideas simples que (1) exponen al LLM a casos en los que la heurística tiene un rendimiento inferior; (2) explique por qué ocurren; y (3) especializar el diseño en regiones en el espacio de entrada, puede producir algoritmos más robustos en comparación con las técnicas existentes~ — ~las heurísticas que producimos tienen un rendimiento en el peor de los casos $sim28times$ mejor en comparación con FunSearch, mejoran el rendimiento promedio y mantienen el tiempo de ejecución.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 12 de octubre de 2025.
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