본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 알고리즘 탐색(LAS)의 적합도 지형을 그래프 기반 접근 방식을 사용하여 분석한 연구이다. 노드는 알고리즘을, 에지는 알고리즘 간의 전이를 나타내는 그래프를 통해, 여섯 가지 알고리즘 설계 과제와 여섯 가지 LLM에 대한 광범위한 평가를 수행하였다. 연구 결과, LAS 지형은 특히 조합 최적화 작업에서 다중 최적점을 가지며 울퉁불퉁한(rugged) 구조를 가지는 것으로 나타났으며, 과제와 LLM에 따라 구조적 변화가 다르게 나타남을 확인했다. 또한, 네 가지 알고리즘 유사성 측정 방법을 채택하여 알고리즘 성능 및 연산자 동작과의 상관관계를 연구하였다. 이러한 통찰력은 LAS 지형에 대한 이해를 높이고 더 효과적인 LAS 방법을 설계하는 데 실용적인 통찰력을 제공한다.
