irace-evo는 자동 알고리즘 구성 도구인 irace를 확장하여 LLM을 통해 코드 진화를 통합, 매개변수와 코드 공간을 공동 탐색하는 프레임워크입니다. C++, Python 등 다중 언어를 지원하고, 점진적 컨텍스트 관리를 통해 토큰 소비를 줄이며, Always-From-Original 원칙을 사용하여 코드 진화의 안정성을 보장합니다. Variable-Sized Bin Packing Problem (VSBPP)에 대한 CMSA 메타휴리스틱에 irace-evo를 적용한 결과, 최첨단 CMSA 구현보다 뛰어난 새로운 알고리즘 변형을 발견했으며, 낮은 계산 및 비용을 유지했습니다. 경량 모델 (예: Claude Haiku 3.5)을 사용, 2유로 미만의 총 사용료로 경쟁력 있는 알고리즘 개선을 생성했습니다.
