본 논문은 비선형 조합 최적화 문제(NCOPs) 해결을 위한 새로운 End-to-End 자동화된 제약 최적화(AutoCO) 방법을 제시합니다. 기존의 제약 완화 접근 방식의 한계를 극복하기 위해, AutoCO는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 제약 완화 전략을 생성하고, 진화 알고리즘과 몬테카를로 트리 탐색을 통합한 이중 진화 메커니즘을 통해 전역 및 지역 탐색을 수행합니다. 이는 삼중 표현 체계를 통해 알고리즘 원리와 실행 가능한 코드를 동적으로 생성하고, 효율적인 최적화를 가능하게 합니다. 세 가지 NCOP 벤치마크 실험을 통해 AutoCO의 우수성을 검증했습니다.
