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研究者提出OMSO：用求解器结果做RL学习优化建模

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AI 综述

Runda Guan 等作者提出 OMSO 方法，用强化学习把数学规划求解器作为确定性交互环境，从廉价的执行结果标签学习优化建模，无需过程级监督。模型根据自然语言问题生成面向 Gurobi、OR-Tools、COPT 的求解器代码并在沙盒中执行，将执行结果转为标量奖励。据论文结果，在 NL4OPT、MAMO、IndustryOR、OptiBench 四个数据集上，OMSO 追平或超越过程监督的 SFT，并支持跨求解器的零样本免训练迁移。

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最新进展10月31日 12:00

OMSO：从求解器结果学习优化建模

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10月31日

12:00
arXiv cs.AI
OMSO：从求解器结果学习优化建模
研究者提出 OMSO 方法，用强化学习把数学规划求解器作为确定性交互环境，从廉价的结果标签学习优化建模，无需过程级监督。模型根据自然语言问题生成面向 Gurobi、OR-Tools、COPT 的求解器代码并在沙盒中执行，将执行结果转为标量奖励。在 NL4OPT、MAMO、IndustryOR、OptiBench 上，OMSO 追平或超越过程监督 SFT，并支持跨求解器的零样本免训练迁移。

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