본 논문은 다양한 분야에서 의사 결정에 사용되는 수학적 최적화 문제에서, 컨텍스트 특징으로부터 예측된 매개변수를 활용하는 predict-then-optimize 문제를 다룬다. 특히, Decision-Focused Learning(DFL)의 계산 비용 문제를 해결하기 위해, 선형 최적화 문제의 기하학적 구조를 활용하는 Solver-Free 훈련 방법을 제안한다. 이 방법은 최적 해의 인접 정점과의 목적 함수 값을 비교하여 손실 함수를 구성하며, 실험을 통해 계산 비용을 줄이면서도 높은 결정 품질을 유지함을 입증한다.
