[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Optima-CityU--LLM4AD":3,"tool-Optima-CityU--LLM4AD":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160411,2,"2026-04-18T23:33:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":91,"difficulty_score":10,"env_os":92,"env_gpu":92,"env_ram":92,"env_deps":93,"category_tags":102,"github_topics":76,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":104,"updated_at":105,"faqs":106,"releases":142},9473,"Optima-CityU\u002FLLM4AD","LLM4AD","LLM4AD: A Platform for Algorithm Design with Large Language Model","LLM4AD 是一个基于 Python 的开源平台，旨在利用大语言模型（LLM）实现算法的自动化设计。传统算法开发往往依赖专家经验，耗时且门槛高，而 LLM4AD 通过让大模型自主生成、评估和优化代码，显著降低了这一过程的难度与时间成本。\n\n该平台最初面向复杂的优化任务（如车辆路径规划、装箱问题等），但其架构具有高度通用性，同样适用于机器学习模型构建、科学发现、博弈论及工程设计等多个领域。近期，基于该框架的系统不仅在大规模基准测试中刷新了多项世界纪录，还助力相关综述论文被顶级期刊收录，证明了其强大的实战能力。\n\nLLM4AD 非常适合科研人员、算法工程师及开发者使用。它提供了详尽的文档、丰富的示例代码以及直观的图形界面（GUI），甚至支持在 Colab 上快速上手。无论是希望探索“大模型 + 算法”前沿研究的研究者，还是想要快速原型验证的开发团队，都能借助 LLM4AD 轻松构建并部署自己的智能算法应用，将创意高效转化为实际解决方案。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch1 align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_1251b93a9cea.png\" alt=\"LLM4AD Logo\" style=\"width: 90%; height: auto;\">\n\u003C\u002Fh1>\n\u003Ch1 align=\"center\">\nLLM4AD: Large Language Model for Algorithm Design\n\u003C\u002Fh1>\n\n[![Releases](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FRelease-v1.0-blue)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Freleases)\n![Maintenance](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMaintained%3F-yes-brightgreen.svg)\n[![PR's Welcome](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fpulls)\n![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.9+-blue)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-BSD-important)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)\n[![Documentation Status](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest)\n[![Open In Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexample\u002Fonline_bin_packing\u002Fonline_bin_packing_tutorial.ipynb)\n\n[Website](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com\u002F)\n| [Documentation](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)\n| [Examples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample)\n| [GUI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002FGUI)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\n## 📖 Introduction \n\nLLM4AD is an open-source Python-based Platform leveraging **Large Language Models (LLMs)** for **Automatic Algorithm Design (AD)**. Please refer to the [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2412.17287) [LLM4AD] for detailed information, including\nthe overview, methodology, and benchmark results.\n\nLLM4AD is accomplished with [Documents](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F) and [Examples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample) materials to support users and developers to easily test, build and deploy their\nown LLM4AD applications and conduct research.\n\nLLM4AD was originally developed for [optimisation tasks](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Foptimization\u002Findex.html). The framework is versatile enough to be used in other areas,\nincluding [machine learning](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Findex.html), [science discovery](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Findex.html), game theory and engineering\ndesign.\n\nFor more information, see the [contact list](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD#Contact)\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_48a69f728f14.png\" alt=\"llm4ad\" style=\"zoom:50%;\" \u002F>\n\n## 🔥 News\n+ 2026.02 🎉🎉 **New Champion!** Our LLM4AD system won the [CVRPLib BKS competition](https:\u002F\u002Fgalgos.inf.puc-rio.br\u002Fcvrplib\u002Findex.php\u002Fen\u002Fbks_challenge\u002Fscore\u002F) and established **51 new Best Known Solutions** on large-scale CVRP benchmarks.\n\n+ 2026.01 🎉🎉 Our Survey Paper [\"A Systematic Survey on Large Language Models for Algorithm Design\"](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2410.14716) has been accepted by [**ACM Computing Surveys**](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fjournal\u002Fcsur) ! A Rep for the Survey can be found [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFeiLiu36\u002FLLM4AlgorithmDesign)\n\n+ 2025.6 🎉🎉 We're excited to share that **EoH** recently set a **New World Record in Circle Packing Problem**, achieving a score of 2.63594 for 26 circles !  [Results here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample\u002Fcircle_packing)\n\n+ 2025.6  🎉🎉 **LLM4AD** at [**CEC 2025 Tutorial**](https:\u002F\u002Fwww.researchgate.net\u002Fpublication\u002F392654766_CEC_2025_Tutorial_Automated_Algorithm_Design_with_Large_Language_Model) !\n\n+ 2025.3 🎉🎉 **LLM4AD** at [**EMO 2025 Tutorial**](https:\u002F\u002Fwww.researchgate.net\u002Fpublication\u002F392655029_EMO_2025_Tutorial_Algorithm_Design_Using_Large_Language_Model) !\n\n+ 2024.12 🎉🎉 **LLM4AD paper Released** [“LLM4AD: A Platform for Algorithm Design with Large Language Model\"](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2412.17287) !\n\n+ 2024.11 🎉🎉 **LLM4AD v1.0 Released**  !\n\n+ 2024.10 🎉🎉 **Survey Paper** [“A Systematic Survey on Large Language Models for Algorithm Design”](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2410.14716) is online !\n\n## 💡 Features of our package\n\n| Feature                                                      | Support \u002F To be supported |\n| ------------------------------------------------------------ | ------------------------- |\n| **Unified Interfaces** for methods, tasks, LLMs              | 🔥Support                  |\n| **Evaluation acceleration:** multiprocessing evaluation      | 🔥Support                  |\n| **Secure Evaluation:** main process protection, timeout interruption | 🔥Support                  |\n| **Logs:** local logs, Wandb and Tensorboard support          | 🔥Support                  |\n| **GUI:** methods selection, tasks selection, convergence, best algorithm, ... | 🔥Support                  |\n| **Resume run**                                               | 🔥Support                  |\n| Support other programming languages                          | 🚀Coming soon              |\n| More search methods                                          | 🚀Coming soon              |\n| More task examples                                           | 🚀Coming soon              |\n\n## 🎁 Requirements & Installation\n\n> [!Important]\n> The Python version **MUST** be larger or equal to Python 3.9, and less than Python 3.13.\n\n> [!Important]\n> If you are testing machine learning tasks or using GUI, please install gym via `pip install gym`. \n> Please note that the gym version may be conflict with your own Python environment, please refer to gym's docs to obtain appropriate version.\n\n\n- Please refer to [requirements.txt](.\u002Frequirements.txt)\n\n- Please install `numba` (if you want to use Numba accelerate)\n\n- Please install `tensorboard` (if you want to use a Tensorboard logger)\n\n- Please install `wandb` (if you want to use wandb logger)\n\n- Please install `gym` (if you want to try **GUI**, and **Machine Learning** tasks)\n\n- Please install `pandas` (if you want to try **Science Discovery** tasks)\n\n- Please install all required packages in [requirements.txt](.\u002Frequirements.txt) (if you want to use GUI)\n\n\n### Install LLM4AD locally\n\nWe suggest to install and run LLM4AD in [conda](https:\u002F\u002Fconda.io\u002Fprojects\u002Fconda\u002Fen\u002Flatest\u002Findex.html) env with python>=3.9, \u003C3.13\n\n```bash\n$ cd LLM4AD\n$ pip install .\n```\n\n### Install LLM4AD using PiPy\n\nWe suggest to install and run LLM4AD in [conda](https:\u002F\u002Fconda.io\u002Fprojects\u002Fconda\u002Fen\u002Flatest\u002Findex.html) env with python>=3.9, \u003C3.13\n\n```bash\n$ pip install llm4ad\n```\n\n## 💻 Example Usage\n\n### Quick Start:\n\n> [!Note]\n> Configure your LLM api before running the script. For example:\n>\n> 1) Set `host`: 'api.deepseek.com'\n> 2) Set `key`: 'your api key'\n> 3) Set `model`: 'deepseek-chat'\n\n```python\nfrom llm4ad.task.optimization.online_bin_packing import OBPEvaluation\nfrom llm4ad.tools.llm.llm_api_https import HttpsApi\nfrom llm4ad.method.eoh import EoH, EoHProfiler\n\nif __name__ == '__main__':\n    llm = HttpsApi(\n        host='xxx',   # your host endpoint, e.g., api.openai.com, api.deepseek.com\n        key='sk-xxx', # your key, e.g., sk-xxxxxxxxxx\n        model='xxx',  # your llm, e.g., gpt-3.5-turbo, deepseek-chat\n        timeout=20\n    )\n    task = OBPEvaluation()\n    method = EoH(\n        llm=llm,\n        profiler=EoHProfiler(log_dir='logs\u002Feoh', log_style='simple'),\n        evaluation=task,\n        max_sample_nums=20,\n        max_generations=10,\n        pop_size=4,\n        num_samplers=1,\n        num_evaluators=1,\n        debug_mode=False\n    )\n    method.run()\n```\n\n### More Examples:\n\n+ [Constructive Heuristics for TSP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexample\u002Ftsp_construct\u002Frun_eoh.py)\n+ [Constructive Heuristics for VRPTW](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexample\u002Fvrptw_construct\u002Frun_eoh.py)\n+ ...\n\nCheck [Documents](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Findex.html) for more tasks and examples\n\n### GUI usage:\n\n> [!Important]\n> Install all required packages in [requirements.txt](.\u002Frequirements.txt) for GUI usage.\n\n```shell\n$ cd GUI\n$ python run_gui.py\n```\n\nCheck [GUI Introduction](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fgetting_started\u002Fgui.html) for more information\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_bc749a4be074.gif\" alt=\"llm4ad\" style=\"zoom:80%;\" \u002F>\n\n## 📦 LLM4AD Search Methods\n\n| Methods                           | Paper title                                                  |\n| --------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |\n| **EoH**                           | [Evolution of Heuristics: Towards Efficient Automatic Algorithm Design Using Large Language Model](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB) (ICML 2024)\u003Cbr>[Algorithm Evolution using Large Language Model](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2311.15249) (Arxiv 2023, AEL, the early version of EoH) |\n| **MEoH**                          | [Multi-objective Evolution of Heuristic Using Large Language Model](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2409.16867) (AAAI 25) |\n| **FunSearch**                     | [Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-023-06924-6) (Nature 2024) |\n| **(1+1)-EPS** \u003Cbr\u002F>(HillClimbing) | [Understanding the Importance of Evolutionary Search in Automated Heuristic Design with Large Language Models](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.10873) (PPSN 2024) |\n| **ReEvo**                         | [Reevo: Large language models as hyper-heuristics with reflective evolution](https:\u002F\u002Fproceedings.neurips.cc\u002Fpaper_files\u002Fpaper\u002F2024\u002Fhash\u002F4ced59d480e07d290b6f29fc8798f195-Abstract-Conference.html) (NeurIPS 2024) |\n| **MCTS-AHD**                          | [Monte carlo tree search for comprehensive exploration in llm-based automatic heuristic design](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2501.08603) (ICML 2025)                                                  |\n| **LHNS**                          | [LLM-Driven Neighborhood Search for Efficient Heuristic Design](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?view_op=view_citation&hl=en&user=wS0G_qQAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=wS0G_qQAAAAJ:sfnaS5RM6jYC) (CEC 2025) |\n| **PartEvo**                | [Partition to Evolve: Niching-enhanced Evolution with LLMs for Automated Algorithm Discovery](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=OEawM2coNT) (NeurIPS 2025) |\n| **LLaMEA**      | [LLaMEA: A Large Language Model Evolutionary Algorithm for Automatically Generating Metaheuristics](https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fabstract\u002Fdocument\u002F10752628)(IEEE TEVC 2025) |\n| **EoH-S**                         | [EoH-S: Evolution of Heuristic Set using LLMs for Automated Heuristic Design](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.03082) (AAAI 2026) |\n| **MLES**                          | [Multimodal LLM-assisted Evolutionary Search for Programmatic Control Policies](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.05433) (ICLR 2026) |\n| Others                            | Coming soon                                                  |\n\n\n\n## ⚙️ LLM4AD Algorithm Design Tasks\n\n| Area              | Algorithm Task                                               | Paper                                                        |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |\n| Optimization      | [Online Bin Packing, Constructive heuristic]                 | [paper](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB)            |\n|                   | [Traveling Salesman Problem (TSP), Construct heuristic](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Foptimization\u002Ftsp_construct.html) | [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2311.15249)                    |\n|                   | Traveling Salesman Problem (TSP), Guided local search        | [paper](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB)            |\n|                   | 1-dimensional Bin Packing (BP1D), Construct heuristic        | paper                                                        |\n|                   | 2-dimensional Bin Packing (BP2D), Construct heuristic        | paper                                                        |\n|                   | Capacitated Facility Location Problem (CFLP), Construct heuristic | paper                                                        |\n|                   | Knapsack Problem (KP), Construct heuristic                   | paper                                                        |\n|                   | Quadratic Assignment Problem (QAP), Construct heuristic      | paper                                                        |\n|                   | Set Cover Problem (SCP), Construct heuristic                 | paper                                                        |\n|                   | Flow Shop Scheduling Problem (FSSP), Construct heuristic     | paper                                                        |\n|                   | Flow Shop Scheduling Problem (FSSP), Guided local search     | [paper](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB)            |\n|                   | Bayesian Optimization, Cost-aware Acquisition Function Design | [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2404.16906)                    |\n|                   | Co-Bench: Benchmarking Language Model Agents in Algorithm Search for Combinatorial Optimization | [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2504.04310)                    |\n|                   | [Pymoo MOEA\u002FD](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample\u002Fpymoo_moead) | [paper](https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fabstract\u002Fdocument\u002F9078759) |\n| Machine Learning  | Adversarial Attack, Attack strategy                          | [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.15335)                    |\n|                   | [Acrobot, Heuristic (Agent)](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Facrobot.html) |                                                              |\n|                   | [Cart Pole, Heuristic (Agent)](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Fcar_pole.html) |                                                              |\n|                   | [Mountain Car, Heuristic (Agent)](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Fmountain_car.html) |                                                              |\n| Science Discovery | Computational fluid dynamics, Turbulence model design        | [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2410.10657)                    |\n|                   | [Bacteria Growth, Function](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Fbacteria_grow.html) |                                                              |\n|                   | [Oscillator, Equation](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Foscillator1.html) |                                                              |\n|                   | [Stress & Strain, Equation](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Fstress_strain.html) |                                                              |\n| Math              | Admissible Sets                                              | [paper](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-023-06924-6)  |\n| coming soon ...   |                                                              |                                                              |\n\n## 🤖 LLM Interfaces\n\nThere are three approaches on LLM interface implementation, check [Tutorial on LLM interface implementation](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdev\u002Fllm.html) for more information.\n\n+ **Remote LLM API** (e.g., GPT4o, GPT3.5, Gemini Pro, Deepseek ...) (**\u003CRecommended !!!>**)\n+ **Local HuggingFace LLM Deployment** (e.g., Llamacode, Llama, Gemma, Deepseek, ...)\n+ **Your Implementation** If you want to use your own GPT API or local LLMs deployment, please create and add your interface in [LLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fllm4ad\u002Ftools\u002Fllm)\n\n## 🏫 Tutorial: How to Use LLM4AD to Solve Your Algorithm Design Task\n\nA Step-by-step Tutorial on using LLM4AD to solve your algorithm design task is provided [here](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdev\u002Frun_new_task.html#)\n\n## :question:QAs\n\nFind responses to some common questions in our [Discussion Area](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fdiscussions)\n\n[常见问题答疑](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fdiscussions\u002F48)\n\n## 🪪 Licence\n\nThis project is licensed under the **BSD-2-Clause** - see the [LICENSE](.\u002FLICENSE) file for details. Parts of this project use code licensed under the Apache License 2.0.\n\n## ✨ Reference\n\nIf you find LLM4AD helpful please cite:\n\n```bibtex\n@article{liu2024llm4ad,\n    title = {LLM4AD: A Platform for Algorithm Design with Large Language Model},\n    author = {Fei Liu and Rui Zhang and Zhuoliang Xie and Rui Sun and Kai Li and Xi Lin and Zhenkun Wang and Zhichao Lu and Qingfu Zhang},\n    year = {2024},\n    eprint = {2412.17287},\n    archivePrefix = {arXiv},\n    primaryClass = {cs.AI},\n    url = {https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2412.17287},\n}\n```\n\n## 📒 About LLM4AD\n\nThis platform is developed and maintained by LLM4AD developer group from the City University of Hong Kong (CityUHK) and the Southern University of Science and Technology (SUSTech). We develop LLM4AD platform for research purposes and hope\nto contribute to the research area by delivering tools for LLM-based algorithm design methods.\n\n+ **Contribution:** We are more than welcome to contribute (see our 📖 [contribution guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fassets\u002Fcontribution.md)) including developing code and ideas to improve our platform.\n+ **Collaborations:** If you like our platform, and you would like to use it for profit-making purposes? We are always searching for industrial collaborations because they help direct research to meet the industry’s needs.\n+ **Issue:** If you find a bug or you have any kind of concern regarding the correctness, please report us an [issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fissues).\n+ **Profit Purpose:** If you intend to use LLM4AD for any profit-making purposes, please contact [us](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com\u002Fcontact.html).\n\n## :star: Star Trends\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_353e4d2e3d4e.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#Optima-CityU\u002Fllm4ad&Date)\n\n## ☎️ Contact\n\nIf you are interested in LLM4AD or if you encounter any difficulty using the platform, you can:\n\n1. Visit our website [LLM4AD Web](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com)\n\n2. Visit our collection [a collection of resources and research papers on LLM4AD](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFeiLiu36\u002FLLM4Opt)\n\n3. Visit [Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fdiscussions) to connect with other members of our community\n\n4. Join our QQ Group\n\n   \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_ff54ccc568a6.png\" alt=\"LLM4AD Logo\" style=\"width: 30%; height: auto;\">\n\n5. Contact us through email fliu36-c@my.cityu.edu.hk\n\n6. Submit an [issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD)\n\n## Contributors\n\nAny new ideas, features, and improvements are welcomed!\n\nYou can contribute to LLM4AD follow our 📖 [Contribution Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fassets\u002Fcontribution.md).\n\nThank you for contributing to LLM4AD and welcome to being part of the LLM4AD community! :sparkles:\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFeiLiu36\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_b5a90db1a2c4.png\" width=\"50px;\" alt=\"Fei Liu\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Fei Liu\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fahalikai.github.io\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_462ce30b213b.jpg\" width=\"50px;\" alt=\"Kai Li\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Kai Li\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSunnyR7\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_5f34fd61896d.png\" width=\"50px;\" alt=\"Rui Sun\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Rui Sun\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAcquent0\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_6a417f636b5d.png\" width=\"50px;\" alt=\"Julian XIE\"\u002F>\u003Cbr  \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Julian XIE\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShunyuYao6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_66fb53bcaf86.png\" width=\"50px;\" alt=\"Shunyu Yao\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Shunyu Yao\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n     \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRayZhhh\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_4d14d92bec15.png\" width=\"50px;\" alt=\"Rui Zhang\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Rui Zhang\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n     \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsunnweiwei\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_ed7218c980c4.png\" width=\"50px;\" alt=\"Weiwei Sun\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Weiwei Sun\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n         \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzz1358m\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_94eccfcbca11.png\" width=\"50px;\" alt=\"Zhi Zheng\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Zhi Zheng\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n         \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQingL2000\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_c84cb1fe6e24.png\" width=\"50px;\" alt=\"Qinglong Hu\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>Qinglong Hu\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch1 align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_1251b93a9cea.png\" alt=\"LLM4AD Logo\" style=\"width: 90%; height: auto;\">\n\u003C\u002Fh1>\n\u003Ch1 align=\"center\">\nLLM4AD：用于算法设计的大语言模型\n\u003C\u002Fh1>\n\n[![发布版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FRelease-v1.0-blue)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Freleases)\n![维护状态](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMaintained%3F-yes-brightgreen.svg)\n[![欢迎提交PR](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fpulls)\n![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.9+-blue)\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-BSD-important)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)\n[![文档状态](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest)\n[![在Colab中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexample\u002Fonline_bin_packing\u002Fonline_bin_packing_tutorial.ipynb)\n\n[官网](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com\u002F)\n| [文档](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)\n| [示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample)\n| [GUI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002FGUI)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\n## 📖 简介 \n\nLLM4AD是一个基于Python的开源平台，利用**大语言模型（LLMs）**实现**自动算法设计（AD）**。有关概述、方法论和基准测试结果等详细信息，请参阅[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2412.17287) [LLM4AD]。\n\nLLM4AD配备了[文档](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)和[示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample)材料，旨在帮助用户和开发者轻松测试、构建和部署自己的LLM4AD应用，并开展相关研究。\n\nLLM4AD最初是为[优化任务](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Foptimization\u002Findex.html)而开发的。该框架具有足够的通用性，也可应用于其他领域，包括[机器学习](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Findex.html)、[科学发现](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Findex.html)、博弈论以及工程设计等。\n\n更多信息请参阅[联系列表](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD#Contact)。\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_48a69f728f14.png\" alt=\"llm4ad\" style=\"zoom:50%;\" \u002F>\n\n## 🔥 最新消息\n+ 2026年02月 🎉🎉 **新冠军！** 我们的LLM4AD系统赢得了[CVRPLib BKS竞赛](https:\u002F\u002Fgalgos.inf.puc-rio.br\u002Fcvrplib\u002Findex.php\u002Fen\u002Fbks_challenge\u002Fscore\u002F)，并在大规模CVRP基准测试中建立了**51个新的最佳已知解**。\n\n+ 2026年01月 🎉🎉 我们的综述论文《关于用于算法设计的大语言模型的系统性综述》已被[**ACM计算综述**](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fjournal\u002Fcsur) 接受！该综述的相关资料可在此处找到[这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFeiLiu36\u002FLLM4AlgorithmDesign)。\n\n+ 2025年06月 🎉🎉 我们很高兴地宣布，**EoH**最近在**圆填充问题**上创造了**新的世界纪录**，为26个圆实现了2.63594的得分！[结果见此处](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample\u002Fcircle_packing)。\n\n+ 2025年06月 🎉🎉 **LLM4AD** 参与了[**CEC 2025教程**](https:\u002F\u002Fwww.researchgate.net\u002Fpublication\u002F392654766_CEC_2025_Tutorial_Automated_Algorithm_Design_with_Large_Language_Model)！\n\n+ 2025年03月 🎉🎉 **LLM4AD** 参与了[**EMO 2025教程**](https:\u002F\u002Fwww.researchgate.net\u002Fpublication\u002F392655029_EMO_2025_Tutorial_Algorithm_Design_Using_Large_Language_Model)！\n\n+ 2024年12月 🎉🎉 **LLM4AD论文发布** [“LLM4AD：一个基于大语言模型的算法设计平台”](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2412.17287)！\n\n+ 2024年11月 🎉🎉 **LLM4AD v1.0发布**！\n\n+ 2024年10月 🎉🎉 **综述论文** [“关于用于算法设计的大语言模型的系统性综述”](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2410.14716) 已上线！\n\n## 💡 我们的软件包特点\n\n| 特性                                                      | 支持 \u002F 即将支持 |\n| ------------------------------------------------------------ | ------------------------- |\n| **统一接口**，适用于方法、任务和大语言模型              | 🔥支持                  |\n| **评估加速：** 多进程评估      | 🔥支持                  |\n| **安全评估：** 主进程保护，超时中断 | 🔥支持                  |\n| **日志：** 本地日志、Wandb和Tensorboard支持          | 🔥支持                  |\n| **GUI：** 方法选择、任务选择、收敛情况、最佳算法等 | 🔥支持                  |\n| **恢复运行**                                               | 🔥支持                  |\n| 支持其他编程语言                          | 🚀即将推出              |\n| 更多搜索方法                                          | 🚀即将推出              |\n| 更多任务示例                                           | 🚀即将推出              |\n\n## 🎁 系统要求与安装\n\n> [!重要]\n> Python版本**必须**大于等于3.9且小于3.13。\n\n> [!重要]\n> 如果您正在测试机器学习任务或使用GUI，请通过`pip install gym`安装gym。\n> 请注意，gym的版本可能与您现有的Python环境冲突，请参考gym的文档以获取合适的版本。\n\n\n- 请参阅[requirements.txt](.\u002Frequirements.txt)\n\n- 如果您希望使用Numba加速，请安装`numba`\n\n- 如果您想使用TensorBoard日志记录器，请安装`tensorboard`\n\n- 如果您想使用wandb日志记录器，请安装`wandb`\n\n- 如果您想尝试**GUI**和**机器学习**任务，请安装`gym`\n\n- 如果您想尝试**科学发现**任务，请安装`pandas`\n\n- 如果您想使用GUI，请安装[requirements.txt](.\u002Frequirements.txt)中列出的所有必要包\n\n\n### 在本地安装LLM4AD\n\n我们建议在conda环境（Python>=3.9,\u003C3.13）中安装并运行LLM4AD。\n\n```bash\n$ cd LLM4AD\n$ pip install .\n```\n\n### 使用PyPI安装LLM4AD\n\n我们建议在conda环境（Python>=3.9,\u003C3.13）中安装并运行LLM4AD。\n\n```bash\n$ pip install llm4ad\n```\n\n## 💻 示例用法\n\n### 快速入门：\n\n> [!注]\n> 在运行脚本之前，请先配置您的大语言模型 API。例如：\n>\n> 1) 设置 `host`: 'api.deepseek.com'\n> 2) 设置 `key`: '您的 API 密钥'\n> 3) 设置 `model`: 'deepseek-chat'\n\n```python\nfrom llm4ad.task.optimization.online_bin_packing import OBPEvaluation\nfrom llm4ad.tools.llm.llm_api_https import HttpsApi\nfrom llm4ad.method.eoh import EoH, EoHProfiler\n\nif __name__ == '__main__':\n    llm = HttpsApi(\n        host='xxx',   # 您的主机端点，例如 api.openai.com、api.deepseek.com\n        key='sk-xxx', # 您的密钥，例如 sk-xxxxxxxxxx\n        model='xxx',  # 您的大语言模型，例如 gpt-3.5-turbo、deepseek-chat\n        timeout=20\n    )\n    task = OBPEvaluation()\n    method = EoH(\n        llm=llm,\n        profiler=EoHProfiler(log_dir='logs\u002Feoh', log_style='simple'),\n        evaluation=task,\n        max_sample_nums=20,\n        max_generations=10,\n        pop_size=4,\n        num_samplers=1,\n        num_evaluators=1,\n        debug_mode=False\n    )\n    method.run()\n```\n\n### 更多示例：\n\n+ [TSP 的构造性启发式算法](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexample\u002Ftsp_construct\u002Frun_eoh.py)\n+ [VRPTW 的构造性启发式算法](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexample\u002Fvrptw_construct\u002Frun_eoh.py)\n+ ...\n\n更多任务和示例请参阅 [文档](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Findex.html)\n\n### GUI 使用说明：\n\n> [!重要]\n> 请安装 [requirements.txt](.\u002Frequirements.txt) 中列出的所有依赖包，以便使用 GUI。\n\n```shell\n$ cd GUI\n$ python run_gui.py\n```\n\n更多信息请参阅 [GUI 简介](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fgetting_started\u002Fgui.html)\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_bc749a4be074.gif\" alt=\"llm4ad\" style=\"zoom:80%;\" \u002F>\n\n## 📦 LLM4AD 搜索方法\n\n| 方法                           | 论文标题                                                  |\n| --------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |\n| **EoH**                           | [启发式算法的演化：利用大型语言模型实现高效的自动算法设计](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB) (ICML 2024)\u003Cbr>[基于大型语言模型的算法演化](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2311.15249) (Arxiv 2023, AEL，EoH 的早期版本) |\n| **MEoH**                          | [利用大型语言模型的多目标启发式算法演化](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2409.16867) (AAAI 25) |\n| **FunSearch**                     | [通过大型语言模型的程序搜索发现数学成果](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-023-06924-6) (Nature 2024) |\n| **(1+1)-EPS** \u003Cbr\u002F>(爬山法)       | [理解进化搜索在大型语言模型辅助自动启发式设计中的重要性](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.10873) (PPSN 2024) |\n| **ReEvo**                         | [Reevo：大型语言模型作为具有反思性演化的超启发式算法](https:\u002F\u002Fproceedings.neurips.cc\u002Fpaper_files\u002Fpaper\u002F2024\u002Fhash\u002F4ced59d480e07d290b6f29fc8798f195-Abstract-Conference.html) (NeurIPS 2024) |\n| **MCTS-AHD**                          | [蒙特卡洛树搜索用于基于大语言模型的自动启发式设计中的全面探索](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2501.08603) (ICML 2025)                                                  |\n| **LHNS**                          | [由大语言模型驱动的邻域搜索用于高效启发式设计](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?view_op=view_citation&hl=en&user=wS0G_qQAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=wS0G_qQAAAAJ:sfnaS5RM6jYC) (CEC 2025) |\n| **PartEvo**                | [分区演化：利用 LLM 进行分层增强的自动化算法发现](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=OEawM2coNT) (NeurIPS 2025) |\n| **LLaMEA**      | [LLaMEA：一种用于自动生成元启发式算法的大型语言模型进化算法](https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fabstract\u002Fdocument\u002F10752628)(IEEE TEVC 2025) |\n| **EoH-S**                         | [EoH-S：利用 LLM 进行启发式集合演化以实现自动启发式设计](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.03082) (AAAI 2026) |\n| **MLES**                          | [多模态 LLM 辅助的进化搜索用于程序化控制策略](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.05433) (ICLR 2026) |\n| 其他                            | 即将推出                                                  |\n\n## ⚙️ LLM4AD 算法设计任务\n\n| 领域              | 算法任务                                               | 论文                                                        |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |\n| 优化              | [在线装箱问题，构造性启发式]                 | [论文](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB)            |\n|                   | [旅行商问题（TSP），构造性启发式](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Foptimization\u002Ftsp_construct.html) | [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2311.15249)                    |\n|                   | 旅行商问题（TSP），引导式局部搜索        | [论文](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB)            |\n|                   | 一维装箱问题（BP1D），构造性启发式        | 论文                                                        |\n|                   | 二维装箱问题（BP2D），构造性启发式        | 论文                                                        |\n|                   | 容量限制设施选址问题（CFLP），构造性启发式 | 论文                                                        |\n|                   | 背包问题（KP），构造性启发式                   | 论文                                                        |\n|                   | 二次指派问题（QAP），构造性启发式      | 论文                                                        |\n|                   | 集合覆盖问题（SCP），构造性启发式                 | 论文                                                        |\n|                   | 流水车间调度问题（FSSP），构造性启发式     | 论文                                                        |\n|                   | 流水车间调度问题（FSSP），引导式局部搜索     | [论文](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=BwAkaxqiLB)            |\n|                   | 贝叶斯优化，成本感知型采集函数设计        | [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2404.16906)                    |\n|                   | Co-Bench：在组合优化算法搜索中对语言模型代理进行基准测试 | [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2504.04310)                    |\n|                   | [Pymoo MOEA\u002FD](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample\u002Fpymoo_moead) | [论文](https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fabstract\u002Fdocument\u002F9078759) |\n| 机器学习          | 对抗攻击，攻击策略                          | [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.15335)                    |\n|                   | [Acrobot，启发式（智能体）](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Facrobot.html) |                                                              |\n|                   | [Cart Pole，启发式（智能体）](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Fcar_pole.html) |                                                              |\n|                   | [Mountain Car，启发式（智能体）](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fmachine_learning\u002Fmountain_car.html) |                                                              |\n| 科学发现          | 计算流体动力学，湍流模型设计        | [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2410.10657)                    |\n|                   | [细菌生长，函数](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Fbacteria_grow.html) |                                                              |\n|                   | [振子，方程](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Foscillator1.html) |                                                              |\n|                   | [应力与应变，方程](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftask\u002Fscience_discovery\u002Fstress_strain.html) |                                                              |\n| 数学              | 允许集                                              | [论文](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-023-06924-6)  |\n| 即将推出 ...      |                                                              |                                                              |\n\n## 🤖 LLM 接口\n\nLLM 接口的实现有三种方式，更多信息请参阅[LLM 接口实现教程](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdev\u002Fllm.html)。\n\n+ **远程 LLM API**（例如：GPT4o、GPT3.5、Gemini Pro、Deepseek 等）(**\u003C推荐！！！>**)\n+ **本地 HuggingFace LLM 部署**（例如：Llamacode、Llama、Gemma、Deepseek 等）\n+ **自定义实现** 如果您想使用自己的 GPT API 或本地 LLM 部署，请在 [LLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fllm4ad\u002Ftools\u002Fllm) 中创建并添加您的接口。\n\n## 🏫 教程：如何使用 LLM4AD 解决您的算法设计任务\n\n关于如何使用 LLM4AD 解决算法设计任务的分步教程请见[此处](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdev\u002Frun_new_task.html#)。\n\n## :question:问答\n\n在我们的[讨论区](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fdiscussions)中可以找到一些常见问题的解答。\n\n[常见问题答疑](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fdiscussions\u002F48)\n\n## 🪪 许可证\n\n本项目采用 **BSD-2-Clause** 许可证——详情请参阅 [LICENSE](.\u002FLICENSE) 文件。本项目的部分内容使用了 Apache License 2.0 许可的代码。\n\n## ✨ 参考文献\n\n如果您觉得 LLM4AD 有所帮助，请引用以下内容：\n\n```bibtex\n@article{liu2024llm4ad,\n    title = {LLM4AD：基于大型语言模型的算法设计平台},\n    author = {刘飞、张睿、谢卓亮、孙锐、李凯、林曦、王振坤、陆志超、张庆富},\n    year = {2024},\n    eprint = {2412.17287},\n    archivePrefix = {arXiv},\n    primaryClass = {cs.AI},\n    url = {https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2412.17287},\n}\n```\n\n## 📒 关于 LLM4AD\n\n本平台由香港城市大学（CityUHK）和南方科技大学（SUSTech）的 LLM4AD 开发团队开发并维护。我们出于研究目的开发了 LLM4AD 平台，希望为基于大语言模型的算法设计方法提供工具，从而推动相关领域的研究发展。\n\n+ **贡献：** 我们非常欢迎任何形式的贡献（请参阅我们的 📖 [贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fassets\u002Fcontribution.md)），包括代码开发和改进建议，以不断完善我们的平台。\n+ **合作：** 如果您喜欢我们的平台，并希望将其用于商业用途？我们始终寻求与产业界的合作伙伴关系，因为这有助于将科研方向与行业需求紧密结合。\n+ **问题反馈：** 如果您发现任何 bug 或对平台的正确性有任何疑虑，请通过 [issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fissues) 向我们报告。\n+ **商业用途：** 如果您计划将 LLM4AD 用于任何盈利目的，请联系 [我们](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com\u002Fcontact.html)。\n\n## :star: 星标趋势\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_353e4d2e3d4e.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#Optima-CityU\u002Fllm4ad&Date)\n\n## ☎️ 联系方式\n\n如果您对 LLM4AD 感兴趣，或在使用平台时遇到任何困难，您可以：\n\n1. 访问我们的官网 [LLM4AD Web](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com)\n\n2. 查看我们的资源合集 [LLM4AD 相关资源及研究论文合集](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFeiLiu36\u002FLLM4Opt)\n\n3. 前往 [Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Fdiscussions) 与其他社区成员交流互动\n\n4. 加入我们的 QQ 群\n\n   \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_ff54ccc568a6.png\" alt=\"LLM4AD Logo\" style=\"width: 30%; height: auto;\">\n\n5. 通过电子邮件 fliu36-c@my.cityu.edu.hk 与我们联系\n\n6. 提交一个 [issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD)\n\n## 贡献者\n\n我们欢迎任何新的想法、功能和改进！\n\n您可以按照我们的 📖 [贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002Fllm4ad\u002Ftree\u002Fmain\u002Fassets\u002Fcontribution.md) 为 LLM4AD 做出贡献。\n\n感谢您对 LLM4AD 的支持，欢迎加入 LLM4AD 社区！ :sparkles:\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFeiLiu36\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_b5a90db1a2c4.png\" width=\"50px;\" alt=\"刘飞\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>刘飞\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fahalikai.github.io\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_462ce30b213b.jpg\" width=\"50px;\" alt=\"李凯\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>李凯\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSunnyR7\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_5f34fd61896d.png\" width=\"50px;\" alt=\"孙睿\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>孙睿\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAcquent0\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_6a417f636b5d.png\" width=\"50px;\" alt=\"谢朱利安\"\u002F>\u003Cbr  \u002F>\u003Csub>\u003Cb>谢朱利安\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShunyuYao6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_66fb53bcaf86.png\" width=\"50px;\" alt=\"姚顺宇\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>姚顺宇\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n     \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRayZhhh\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_4d14d92bec15.png\" width=\"50px;\" alt=\"张锐\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>张锐\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n     \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsunnweiwei\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_ed7218c980c4.png\" width=\"50px;\" alt=\"孙伟伟\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>孙伟伟\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n         \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzz1358m\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_94eccfcbca11.png\" width=\"50px;\" alt=\"郑志\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>郑志\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n         \u003Ctd align=\"center\" valign=\"top\" width=\"12.5%\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQingL2000\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_readme_c84cb1fe6e24.png\" width=\"50px;\" alt=\"胡青龙\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\u003Csub>\u003Cb>胡青龙\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n        \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>","# LLM4AD 快速上手指南\n\nLLM4AD 是一个基于 Python 的开源平台，利用大语言模型（LLM）进行**自动算法设计（Automatic Algorithm Design）**。它支持优化、机器学习、科学发现等多个领域的算法自动生成与研究。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：**必须**为 `3.9` 至 `3.12` 之间（不支持 Python 3.13 及以上）。\n*   **包管理工具**：推荐使用 `conda` 创建独立环境，以避免依赖冲突。\n*   **API Key**：您需要拥有一个可用的大模型 API Key（如 DeepSeek, OpenAI 等）。\n\n### 可选依赖\n根据您计划使用的功能，可能需要安装额外的库：\n*   **GUI 界面或机器学习任务**：需安装 `gym` (`pip install gym`)\n*   **科学发现任务**：需安装 `pandas`\n*   **日志记录**：如需使用 Tensorboard 或 Wandb，请分别安装 `tensorboard` 或 `wandb`\n*   **加速执行**：如需使用 Numba 加速，请安装 `numba`\n\n## 2. 安装步骤\n\n建议使用 `conda` 创建虚拟环境并进行安装。\n\n### 方法一：本地源码安装（推荐开发者）\n\n```bash\n# 1. 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD.git\ncd LLM4AD\n\n# 2. (可选但推荐) 创建 conda 环境\nconda create -n llm4ad python=3.9\nconda activate llm4ad\n\n# 3. 安装核心依赖\npip install -r requirements.txt\n\n# 4. 安装 LLM4AD 包\npip install .\n```\n\n> **提示**：国内用户若下载依赖较慢，可添加清华源加速：\n> `pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n> `pip install . -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n### 方法二：通过 PyPI 安装\n\n```bash\n# 1. 创建并激活 conda 环境 (确保 python >= 3.9, \u003C 3.13)\nconda create -n llm4ad python=3.9\nconda activate llm4ad\n\n# 2. 直接安装\npip install llm4ad\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n以下是一个最简单的示例，展示如何使用 **EoH (Evolution of Heuristics)** 方法解决**在线装箱问题 (Online Bin Packing)**。\n\n### 前置配置\n在运行代码前，请准备好您的 LLM API 信息：\n1.  **Host**: API 端点 (例如: `api.deepseek.com`, `api.openai.com`)\n2.  **Key**: 您的 API Key\n3.  **Model**: 模型名称 (例如: `deepseek-chat`, `gpt-3.5-turbo`)\n\n### 代码示例\n\n创建一个名为 `run_example.py` 的文件，填入以下内容：\n\n```python\nfrom llm4ad.task.optimization.online_bin_packing import OBPEvaluation\nfrom llm4ad.tools.llm.llm_api_https import HttpsApi\nfrom llm4ad.method.eoh import EoH, EoHProfiler\n\nif __name__ == '__main__':\n    # 初始化 LLM 连接\n    llm = HttpsApi(\n        host='api.deepseek.com',   # 替换为您的 API 端点\n        key='sk-xxxxxxxxxx',       # 替换为您的 API Key\n        model='deepseek-chat',     # 替换为您使用的模型名称\n        timeout=20\n    )\n    \n    # 定义任务 (此处为在线装箱问题)\n    task = OBPEvaluation()\n    \n    # 初始化方法 (EoH)\n    method = EoH(\n        llm=llm,\n        profiler=EoHProfiler(log_dir='logs\u002Feoh', log_style='simple'),\n        evaluation=task,\n        max_sample_nums=20,      # 最大采样数\n        max_generations=10,      # 最大进化代数\n        pop_size=4,              # 种群大小\n        num_samplers=1,          # 采样器数量\n        num_evaluators=1,        # 评估器数量\n        debug_mode=False         # 是否开启调试模式\n    )\n    \n    # 开始运行\n    method.run()\n```\n\n### 运行程序\n\n在终端中执行：\n\n```bash\npython run_example.py\n```\n\n程序运行后，日志将保存在 `logs\u002Feoh` 目录下。您可以在控制台实时查看算法进化和评估的过程。\n\n### 进阶：使用 GUI 界面\n如果您希望使用图形化界面选择任务和算法：\n\n```bash\n# 确保已安装 requirements.txt 中的所有依赖\ncd GUI\npython run_gui.py\n```","某物流科技公司的算法团队正面临大规模车辆路径规划（CVRP）的挑战，需要在极短时间内为数千个配送点设计出成本最低的路线方案。\n\n### 没有 LLM4AD 时\n- **研发周期漫长**：资深算法工程师需手动编写和调试启发式规则，针对新场景设计一个有效算子往往耗时数周。\n- **依赖专家经验**：算法性能高度绑定个人直觉，缺乏系统性的探索机制，难以突破现有的人类思维定式。\n- **试错成本高昂**：每次调整策略都需要重新编码并运行大量仿真验证，算力资源浪费在低效的人工迭代中。\n- **泛化能力不足**：为特定数据集定制的算法在遇到规模变化或新约束时，表现急剧下降，需推倒重来。\n\n### 使用 LLM4AD 后\n- **自动化生成代码**：LLM4AD 利用大模型直接生成并进化候选算法代码，将新策略的开发时间从数周压缩至数小时。\n- **超越人类直觉**：系统自动探索广阔的解空间，发现了人类专家未曾设想的混合启发式规则，成功刷新了 51 项基准测试的最佳已知解。\n- **高效闭环迭代**：内置的评估反馈机制让模型能自主筛选优质算子并快速迭代，大幅减少了无效的计算资源消耗。\n- **强鲁棒性迁移**：生成的算法框架具备极强的适应性，无需修改代码即可在不同规模和约束的路径规划任务中保持高性能。\n\nLLM4AD 通过将大模型的创造力与自动化搜索相结合，彻底改变了传统算法设计依赖人工经验的模式，实现了从“手工打造”到“智能进化”的跨越。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOptima-CityU_LLM4AD_bc749a4b.gif","Optima-CityU","Optima","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FOptima-CityU_8f7e9291.png","Learning and OPTImization for MAchine intelligence (OPTIMA) Group",null,"http:\u002F\u002Foptima.cs.cityu.edu.hk\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU",[80,84],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",92.8,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",7.2,682,81,"2026-04-15T08:34:13","BSD-2-Clause","未说明",{"notes":94,"python":95,"dependencies":96},"建议使用 conda 管理环境。若测试机器学习任务或使用 GUI，需安装 gym（注意版本冲突）。若使用 Numba 加速、Tensorboard\u002FWandb 日志记录、科学发现任务或 GUI，需分别安装对应的可选依赖包。运行前需配置 LLM API（host, key, model）。",">=3.9, \u003C3.13",[97,98,99,100,101],"numba","tensorboard","wandb","gym","pandas",[35,14,103],"其他","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-19T15:38:03.277603",[107,112,117,122,127,132,137],{"id":108,"question_zh":109,"answer_zh":110,"source_url":111},42494,"HttpsApi 无法自动使用系统代理导致网络连接失败，如何解决？","如果 HttpsApi 无法自动识别系统代理，建议改用 `llm4ad.tools.llm.llm_api_openai.OpenAIAPI` 类，因为它内部维护了标准的 OpenAI 客户端，能更好地处理代理设置。或者，可以将底层 HTTP 库切换为 `httpx` 以修复此问题。\n\n使用 OpenAIAPI 的代码示例：\n```python\nimport openai\nfrom typing import Any\nfrom llm4ad.base import LLM\n\nclass OpenAIAPI(LLM):\n    def __init__(self, base_url: str, api_key: str, model: str, timeout=60, **kwargs):\n        super().__init__()\n        self._model = model\n        # 初始化 OpenAI 客户端，支持代理环境变量\n        self._client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url, timeout=timeout, **kwargs)\n\n    def draw_sample(self, prompt: str | Any, *args, **kwargs) -> str:\n        if isinstance(prompt, str):\n            prompt = [{'role': 'user', 'content': prompt.strip()}]\n        response = self._client.chat.completions.create(\n            model=self._model,\n            messages=prompt,\n            stream=False,\n        )\n        return response.choices[0].message.content\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F33",{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},42495,"运行 MEoH 时遇到 TypeError: an integer is required (tree-sitter 相关错误)，如何修复？","该错误通常是由于 `tree-sitter` 和 `tree-sitter-python` 的版本不兼容导致的。请按照以下步骤卸载当前版本并安装指定的旧版本：\n\n1. 卸载当前版本：\n```bash\npip uninstall tree-sitter\npip uninstall tree-sitter-python\n```\n\n2. 安装兼容的旧版本：\n```bash\npip install tree-sitter==0.22.3\npip install tree-sitter-python==0.21.0\n```\n\n安装完成后重新运行即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F52",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},42496,"如何正确使用 resume_mode 恢复之前的运行任务？","要成功恢复任务，需要确保日志路径配置正确且参数一致。具体步骤如下：\n\n1. 在 Profiler 中设置 `log_dir` 为你的日志保存路径，并将 `create_random_path` 设为 `False`。\n2. 在调用 `resume_eoh` 时，将 `path` 参数设置为上述相同的日志保存路径。\n3. 确保其他关键参数（如 `pop_size`）与上次运行时保持一致。你可以增加 `max_sample_nums` 或 `max_generations` 来继续运行更多代。\n\n详细示例代码请参考：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample\u002Fmethod_Resume","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F53",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},42497,"API 请求过程中出现超时错误（TimeoutError），应该如何调整配置？","如果在调用 API（如 DeepSeek 或 OpenAI）时遇到读取超时，可以在初始化 LLM 对象时显式设置 `timeout` 参数以增加等待时间。建议使用最新的平台代码版本。\n\n配置示例：\n```python\nllm = HttpsApi(\n    host='api.deepseek.com',  # 你的主机地址\n    key='sk-xxx',             # 你的 API Key\n    model='deepseek-chat',    # 模型名称\n    timeout=60                # 设置超时时间（秒），默认可能较短，可根据网络情况调大\n)\n```\n如果问题依旧，检查服务器端响应时间或网络环境。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F14",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},42498,"哪里可以找到 MEoH 方法的使用示例？","项目已添加了 MEoH 方法的示例，展示了如何使用该方法进行在线装箱问题（Online Bin Packing）的多目标优化（性能和效率）。\n\n你可以访问以下链接查看完整代码和说明：\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexample\u002Fmethod_MEoH","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F54",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},42499,"LLM4AD 中的 EoH 实现与原论文描述的策略数量（4 个 vs 5 个）和采样方式为何不同？","LLM4AD 中的实现与原论文核心逻辑一致，主要差异基于实验结果进行了优化：\n\n1. **算子选择**：实验表明，使用的四个算子（m1, m2, e1, e2）对性能至关重要，而原论文中的第五个算子影响微乎其微，因此被省略。\n2. **采样策略**：无论是从单个算子采样 N 次，还是遍历四个算子各采样 N\u002F4 次，只要总评估次数固定且所有算子被均匀使用，最终结果是相同的。LLM4AD 的实现简化了并行采样和评估流程，提高了效率，且种群更新频率对最终性能影响有限。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F40",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},42500,"无法安装 llm4ad 包，即使 Python 版本符合要求（如 3.10），该怎么办？","如果遇到安装失败，为了准确定位问题，请提供以下详细信息以便进一步协助：\n1. 你使用的确切安装命令（例如 `pip install llm4ad` 或其他）。\n2. 终端输出的完整错误信息和日志。\n3. 你的操作系统及其版本号。\n\n常见的安装问题可能与编译环境（如缺少 C++ 构建工具）或依赖冲突有关，提供上述信息有助于给出具体的解决方案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOptima-CityU\u002FLLM4AD\u002Fissues\u002F7",[143],{"id":144,"version":145,"summary_zh":146,"released_at":147},342240,"v1.0.0","LLM4AD v1.0.0 是 LLM4AD 的首个正式版本。LLM4AD 是一个开源的 Python 平台，旨在利用大型语言模型（LLMs）实现自动算法设计（AD）。该平台支持 Python 3.9 及以上、3.13 以下的版本。\n\n此版本引入了一个通用框架，用于处理跨多个领域的算法设计任务，包括优化、机器学习和科学发现等。主要特性包括：\n- 统一的方法、任务和 LLM 接口；\n- 通过多进程加速评估；\n- 带超时中断的安全评估机制；\n- 支持本地日志、Wandb 和 TensorBoard 日志记录。\n\n此外，还提供了一个图形用户界面，用于选择方法和任务、跟踪收敛过程以及优化算法。同时，配套了全面的文档、示例和教程，便于用户快速上手和定制开发。\n\n如需了解更多详情，请访问 [LLM4AD 官网](http:\u002F\u002Fwww.llm4ad.com\u002F) 或查阅 [文档](https:\u002F\u002Fllm4ad-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)。","2025-03-20T02:58:11"]