본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 조합 최적화(CO) 분야 적용에 대한 체계적인 검토를 수행합니다. Scopus와 Google Scholar를 통해 2,000편 이상의 출판물을 조사하여 PRISMA 지침에 따라 연구 결과를 보고합니다. 언어, 연구 초점, 출판 연도, 유형과 관련된 4가지 포함 기준과 4가지 제외 기준에 따라 출판물을 평가하여 최종적으로 103개의 연구를 선정합니다. 선정된 연구들을 의미론적 범주와 주제로 분류하여 LLM이 수행하는 작업, LLM의 아키텍처, CO에서 LLM을 평가하기 위해 특별히 설계된 기존 데이터 세트, 그리고 응용 분야를 포함한 해당 분야에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 마지막으로, 이 분야에서 LLM을 활용하기 위한 미래 방향을 제시합니다.
