旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是计算机科学与运筹学领域中的经典难题，旨在寻找一条访问给定城市列表中每个城市一次且仅一次的最短路径，最终回到起点城市。随着城市数量的增加，可能的路径组合数量几何级数增长，使得TSP成为NP难问题，传统暴力破解方法难以承受计算负载。近年来，巧妙设计的启发式算法成为主流解决方案，但优化和创新仍是科研与工业应用中不断追求的目标。在这样的背景下，Mathieu Larose推出的Optiverse引起了业界与学界的广泛关注。Optiverse是一款基于Python的库，利用大型语言模型（LLMs）不断迭代优化代码，实现算法和程序的自我演进。该项目灵感来源于DeepMind提出的AlphaEvolve，后者展示了用人工智能动态生成并改进程序的前景。
Optiverse的核心思想是用户定义具体问题及其评价函数，系统根据反馈反复生成和修改程序候选方案，在多轮迭代中学习、优选效果更佳的解决方案。此方法融合了自然语言处理、机器学习和组合优化的优势，为面对复杂问题的自动代码生成提供全新视角。作为首次实验，Optiverse针对旅行商问题进行了测试。作者为系统定义了明确约束和接口要求，即被自动生成的代码必须包含一个特殊的“solve”函数，实现针对给定城市坐标的启发式求解算法。代码只能修改solve函数，并借助提供的Context对象访问实例数据，报告求解结果。同时程序需监控剩余时间，避免越时提交，保证每次反馈的有效性。
初始版本中的一个简单基线方案，仅通过随机排列城市索引构造路径，体现了基操的随机乱序。然而经过Optiverse与Gemini 2.0 Flash大型语言模型进行了100次迭代生成，最终获得的程序实现了一整套更为高效且实用的启发式策略。该策略包括预计算城市间距离矩阵，避免重复计算距离带来的性能多余开销；采用Nearest Neighbor（最近邻）算法构造初始路径，利用基于多个选取起点的中心性熵权概率实现更稳健的起点选择；结合2-opt局部搜索优化启发式，在改进路径时仅计算差分增益估计，避免全程重新计算路径长度，提高迭代效率；在迭代过程中周期性扰动解以跳出局部最优，提升全局搜索能力。实验结果显示，在一个包含280个城市的实例上，生成的解平均路径长度仅比最优解长约1%，体现出较高的实用价值。虽然该结果并非突破性的算法创新，但Optiverse通过自动代码演化的方式生成了包含成熟经典启发式并经过性能调整的有效程序，充分证明了该方法对复杂问题自动化建模和求解的潜力。此外，Optiverse的设计体现了如何利用自然语言提示驱动程序生成，不仅生成了代码，还能让模型自我调节参数并优化搜索策略，反映出现代大型语言模型在辅助程序设计领域逐步具备革命性应用可能。
具体来说，Optiverse在代码生成环节采取了以下关键技术：首先，将城市坐标封装为Context对象，限定接口实现规则，为LLM生成代码提供统一规范；然后通过评价函数对解的路径长度进行精确度量，完成反馈闭环；最后结合多次循环迭代过程，动态检测剩余时间与计算资源，弃用不合时宜结果，实现稳健终止。结合代码展示可见，示范解中定义了函数计算欧氏距离和路径总长度，用最近邻算法在经过概率加权的起点上构造路径，再基于2-opt启发式策略逐步优化路径质量。其2-opt实现利用距离阈值优化剪枝，减少无效邻域搜索，体现了算法效率改进。总体而言，Optiverse展示了一个令人振奋的未来可能，即让大型语言模型参与复杂算法的自动演进过程，潜在减少人工调试成本，加速创新迭代。不少业内专家认为，此类技术不仅适合传统NP难问题，也有望推广至机器学习模型结构设计、自动化调参与混合优化领域。诚然，目前使用的LLM仍存在推理速度和细节准确性限制，连续多代演化尚难以高效规模化，但可预见算法质量随模型能力增长将持续提高。
未来进一步结合强化学习、多种启发式相结合及大规模分布式计算资源，Optiverse类工具将不仅限于辅助生成，而可能实现部分自动发现新算法，推动人工智能与算法研究深度融合。对广大开发者而言，Optiverse提供了一套便捷易用的框架，能够快速验证问题定义和评价机制，借助高性能LLM灵活尝试多方案迭代优化。其开源属性及Python生态优势，进一步促进社区贡献与应用扩展。旅行商问题作为此类工具验证的重要试金石，获得接近最优的解决效果，表明实用价值已开始显现。总结来看，Optiverse开创了基于大型语言模型的代码进化策略新方向，结合精准问题定义和评价反馈，成功生成了具备较好启发式性能的TSP求解程序。此实践提示未来自动化程序设计领域的广阔前景，值得算法研究者、AI开发者与运筹专家共同关注和深入探索。
通过优化迭代提升复杂问题代码质量，Optiverse不仅为解决经典组合优化难题提供了新思路，更为大型语言模型实际应用拓展了创新边界。随着AI技术发展，自动化算法生成与演进或将成为驱动智能系统不断进阶的重要力量。
