연구진이 LLM을 활용해 최적의 계획을 보장하는 새로운 휴리스틱 학습 방법을 개발했어요. 기존 방법은 검색 가이드 개선에 집중했지만, 이 방법은 설계상 타당성을 보장하여 A* 검색의 최적성 보장 기능을 유지해요. LLM 기반 진화적 프로그램 합성 프레임워크를 통해 각 도메인에 맞는 패턴을 생성하고, 포화 비용 파티셔닝을 통해 타당하게 결합해요.
학습된 프로그램은 해석 가능한 도메인별 인사이트를 담고 있으며, 테스트 시 오버헤드가 미미하고 기존 휴리스틱보다 상태 평가 속도가 훨씬 빠르다는 것을 확인했어요. 새로운 방법은 기존 도메인 독립형 휴리스틱과 유사한 수준의 커버리지를 제공하면서도 효율성을 높여요.