WMLLM: 基于预测-再行动世界建模的自进化优化智能体

摘要

黑盒优化因搜索空间规模大、结构弱且维度高而颇具挑战。现有方法常依赖直接生成候选或试错式改进，样本效率较低。研究者提出 WMLLM，一种基于“预测-再行动”世界建模的自进化优化智能体框架。该智能体先预测有潜力的优化方向，再据此生成候选；结合智能体多轮修正、种群搜索和强化学习，WMLLM 在搜索过程中同时改进其隐式世界模型与优化策略。在黑盒优化任务、特别是多目标分子优化上的实验显示，WMLLM 提升了样本效率和最终优化性能，并在有限评估预算下取得了该项基准上的最优结果。