본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 자동 휴리스틱 설계(AHD) 분야에서 기존 방법들의 한계점을 극복하기 위해 자동 휴리스틱 집합 설계(AHSD)라는 새로운 방법론을 제안합니다. 기존 AHD는 모든 문제 인스턴스에 단일 휴리스틱을 설계하여 일반화 성능이 떨어지는 문제점이 있었는데, AHSD는 다양한 문제 인스턴스에 적용 가능한 상호 보완적인 휴리스틱 집합을 자동으로 생성하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 AHSD의 목적 함수가 단조 및 초모듈러임을 증명하고, 이를 기반으로 상호 보완적인 집단 관리 및 상호 보완 인식 유전 알고리즘을 활용한 새로운 알고리즘 EoH-S를 제안합니다. 세 가지 다양한 AHD 작업에 대한 실험 결과, EoH-S는 기존 최첨단 AHD 방법들을 능가하며 최대 60%의 성능 향상을 달성함을 보여줍니다.
