Amer Goel, Yeganeh Alimohammadi, Andrew Daw · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26819 · open-access PDF
Real-World-Entscheidungsprobleme kombinieren zwei qualitativ unterschiedliche Arten von Einschränkungen: Anforderungen, die erfüllt werden müssen, genannt harte Einschränkungen, und Präferenzen, die verletzt werden können, genannt weiche Einschränkungen. Da diese Probleme oft zu Entscheidungsträgern in natürlicher Sprache gestellt werden, bieten große Sprachmodelle ein natürliches Werkzeug, um mit ihrer Lösung zu helfen. Dies hat zur Selbstformulierung geführt, die sich auf die Verwendung von LLMs konzentriert, um Beschreibungen von Entscheidungen in natürlicher Sprache in ausführbare mathematische Optimierungsmodelle zu übersetzen.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Real-world decision problems combine two qualitatively different kinds of constraints: requirements that must be satisfied, called hard constraints, and preferences that can be violated, called soft constraints. Because these problems are often posed to decision-makers in natural language, large language models offer a natural tool for assisting with their solution. This has given rise to autoformulation, which focuses on using LLMs to translate natural-language descriptions of decision problems into executable mathematical optimization models. However, this research often neglects soft constr
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