यह शोधपत्र बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करते हुए ग्राफ़-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके एल्गोरिथम खोज (LAS) के उपयुक्तता परिदृश्य का विश्लेषण करता है। एक ऐसे ग्राफ़ का उपयोग करते हुए जहाँ नोड्स एल्गोरिथम का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे एल्गोरिथम के बीच संक्रमणों का प्रतिनिधित्व करते हैं, हम छह एल्गोरिथम डिज़ाइन कार्यों और छह LLM का व्यापक मूल्यांकन करते हैं। हमारे परिणाम बताते हैं कि LAS परिदृश्य बहुविध इष्टतमता और एक सुदृढ़ संरचना प्रदर्शित करते हैं, विशेष रूप से संयोजन अनुकूलन कार्यों में, और संरचनात्मक परिवर्तन कार्यों और LLM में भिन्न होते हैं। इसके अलावा, हम एल्गोरिथम प्रदर्शन और ऑपरेटर व्यवहार के साथ उनके सहसंबंधों का अध्ययन करने के लिए चार एल्गोरिथम समानता मापों का उपयोग करते हैं। ये अंतर्दृष्टि LAS परिदृश्यों की हमारी समझ को गहरा करती हैं और अधिक प्रभावी LAS विधियों को डिज़ाइन करने के लिए व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।
