실제 경로 설정 문제에서 사용자는 종종 상충되거나 불합리한 요구 사항을 제시하여 과도하게 제한적이거나 모순되는 제약 조건으로 인해 실행 불가능한 최적화 모델을 초래하고, 결과적으로 실행 가능한 해집합이 공집합이 됩니다. 기존의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 방법은 실행 불가능한 모델을 진단하려고 시도하지만, 이러한 모델을 수정하는 것은 종종 이러한 방법들이 고려하지 않는 여러 가지 잠재적인 조정을 포함합니다. 이러한 간극을 메우기 위해, 본 논문에서는 자동 경로 설정 해결사 내에 LLM 에이전트와 다목적 최적화를 결합하여 일련의 대표적인 실행 가능한 제안을 제공하는 다목적 실행 불가능성 진단(MOID)을 소개합니다. 구체적으로, MOID는 경로 비용과 제약 조건 위반을 모두 고려하는 다목적 최적화를 사용하여 각각 다양한 수준의 모델 조정을 포함하는 일련의 절충 해결책을 생성합니다. MOID는 이러한 해결책에서 실질적인 통찰력을 추출하기 위해 실행 불가능한 모델에 대한 해결책 분석 기능을 생성하는 LLM 에이전트를 활용합니다. 이 기능은 이러한 구별되는 해결책을 분석하여 원래의 실행 불가능한 모델을 진단하고 사용자에게 다양한 진단 통찰력과 제안을 제공합니다. 마지막으로, 50가지 유형의 실행 불가능한 경로 설정 문제에 대해 여러 LLM 기반 방법과 MOID를 비교합니다. 결과는 MOID가 단일 실행에서 여러 진단 제안을 자동으로 생성하여 기존 방법과 비교하여 모델 실행 가능성 및 의사 결정 복원을 위한 보다 실질적인 통찰력을 제공함을 나타냅니다.
