Este artículo analiza el panorama de aptitud de la búsqueda algorítmica (LAS) mediante un enfoque basado en grafos con modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Utilizando un grafo donde los nodos representan algoritmos y las aristas representan transiciones entre algoritmos, realizamos evaluaciones exhaustivas de seis tareas de diseño de algoritmos y seis LLM. Nuestros resultados revelan que los paisajes LAS presentan múltiples óptimos y una estructura robusta, especialmente en tareas de optimización combinatoria, y que los cambios estructurales varían entre tareas y LLM. Además, empleamos cuatro medidas de similitud algorítmica para estudiar sus correlaciones con el rendimiento del algoritmo y el comportamiento de los operadores. Estos hallazgos profundizan nuestra comprensión de los paisajes LAS y ofrecen perspectivas prácticas para diseñar métodos LAS más eficaces.
