PathWise：通过世界模型与自进化大语言模型实现自动化启发式设计的规划方法

大语言模型（LLMs）已推动组合优化问题（COPs）中自动化启发式设计（AHD）的发展，但现有框架依赖固定进化规则和静态提示模板，易导致短视生成、冗余评估及推理能力不足。本文提出PathWise——一种多智能体推理框架，将启发式生成建模为在蕴含图上的序贯决策过程，该图作为紧凑且具状态性的记忆结构，记录搜索轨迹并支持跨代信息复用或规避。系统包含策略智能体规划进化动作、世界模型智能体生成条件启发式 rollout，以及批评家智能体提供路由反思以总结历史经验，从而将LLM驱动的AHD从试错式进化转向基于状态感知的规划推理。实验表明，PathWise在多种COP上更快收敛至更优启发式，兼容不同LLM主干，并可扩展至更大规模问题。