В работе рассматривается подход к автоматической генерации эвристик для задач ресурсно-ограниченного планирования на основе эволюционного поиска с использованием больших языковых моделей. Предлагаемый пайплайн предполагает формирование начальной популяции эвристических правил из классических стратегий приоритизации и их последующую эволюцию с применением LLM как операторов семантической мутации и кроссовера. Отбор эвристик осуществляется по результатам их применения к реальным задачам планирования, что обеспечивает адаптацию к рассматриваемому классу задач без явного обучения на размеченных данных. Полученные эвристики интегрируются в состав метаэвристического алгоритма в качестве механизма формирования начальной популяции решений, что позволяет повысить эффективность поиска при сохранении

Филатова А.А. (науч. рук. Насонов Д.А.) Автоматическая генерация эвристик для повышения эффективности поиска решений в задачах ресурсно-ограниченного планирования с использованием llm-эволюции // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17942