본 논문에서는 유클리드 좌표 기반의 기존 학습 기반 조합 최적화 접근 방식의 한계를 극복하기 위해, 비유클리드 비대칭 문제에도 적용 가능한 새로운 GNN 기반 모델인 Graph Edge Attention Network (GREAT)을 제안합니다. GREAT을 인코더로 사용하여 강화 학습 프레임워크를 구축하고, Traveling Salesman Problem, Capacitated Vehicle Routing Problem, Orienteering Problem과 같은 차량 경로 문제의 유클리드 및 비유클리드 변형에 적용합니다. 본 연구는 이러한 문제들의 비유클리드 변형에 대처하는 최초의 시도 중 하나이며, 기존 학습 기반 솔버들과 비교하여 경쟁력 있는 결과를 달성합니다.