规模越大越快
结合历史经验与新数据，无需重新优化即可适应问题规模或需求变化，突破传统方法运行时间限制。
Fang, Wan · Wang, Kezhi · Tao, Wang · 秦虎 · Fondrevelle, Julien · Duclos, Antoine
Swarm and Evolutionary Computation 2025
随着问题规模增大，LLM 的表现比传统方法更好、更快，因为其将历史经验与新数据相结合。
LLM 能适应问题规模或需求的变化，无需针对新问题重新优化，从而省去传统方法所需的重复求解过程。
在七个评估的 LLM 中，ChatGPT-4o 表现最佳，减少了手术室和外科医生的超时，并缓解了床位需求高峰。