본 논문은 혼합정수 선형 계획법(MILP) 솔버의 성능 향상을 위한 고품질 데이터 생성의 어려움을 해결하기 위해, MILP 인스턴스 생성 문제를 MILP 코드 생성 문제로 재정의하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방법들의 계산 비용이 높고 문제 유형별로 별도의 모델 학습이 필요하다는 한계를 극복하기 위해, 코드를 통해 효율적이고 유연하며 해석 가능한 인스턴스 생성을 가능하게 합니다. 또한, 코드로부터 생성된 MILP 인스턴스의 크기가 다양할 수 있음을 고려하여, 크기가 다른 인스턴스 간의 유사도를 정확하게 측정하는 새로운 유사도 척도인 MILP-EmbedSim을 제안합니다. 마지막으로, 이 척도를 활용하여 목표 인스턴스와 매우 유사한 MILP 인스턴스를 생성하는 코드를 라이브러리에서 검색하는 MILP-Retrieval 파이프라인을 제안하며, 이는 기존 방법들보다 우수한 성능을 보입니다.
