分解、并行规划与合并：基于大语言模型的多约束规划新范式
计算与语言
2025-06-04 v1
摘要
尽管大语言模型（LLM）取得了显著进展，规划任务对基于 LLM 的智能体仍然构成挑战。现有规划方法面临两个关键局限：约束繁重和级联错误。为了解决这些局限，我们提出了一种新颖的并行规划范式，即分解、并行规划子任务并合并子计划（DPPM）。具体而言，DPPM 根据约束将复杂任务分解为子任务，并行地为每个子任务生成子计划，并将它们合并为一个全局计划。此外，我们的方法结合了验证与细化模块，以实现错误纠正和冲突解决。实验结果表明，DPPM 在旅行规划任务中显著优于现有方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.02683,
title = {Decompose, Plan in Parallel, and Merge: A Novel Paradigm for Large Language Models based Planning with Multiple Constraints},
author = {Zhengdong Lu and Weikai Lu and Yiling Tao and Yun Dai and ZiXuan Chen and Huiping Zhuang and Cen Chen and Hao Peng and Ziqian Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02683},
year = {2025}
}