본 연구는 신경망 조합 최적화 솔버의 에너지 효율성에 대한 비판을 검토하며, 훈련 비용이 높더라도 반복적인 사용을 통해 효율성을 확보할 수 있음을 분석합니다.
연구에서는 훈련 비용과 추론 비용을 비교하여, 특정 배포량을 넘어서면 신경망 솔버가 휴리스틱 기준선과 에너지 효율성이 비슷해지는 '양산 효율성 임계값(AET)'을 정의합니다.
MTVRP 환경에서 실험한 결과, 약 158,000건의 배포량을 기준으로 신경망 솔버가 에너지 효율성을 확보하며, 건당 비율은 0.41로 나타났습니다.