대규모 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)는 여러 도시를 한 번씩 방문하고 시작점으로 돌아오는 최단 경로를 찾는 고전적인 조합 최적화 문제입니다. 이는 물류, 운송, 반도체 설계 등 다양한 분야에서 핵심적인 난제로 꼽히지만, 도시의 수가 늘어날수록 계산 비용이 기하급수적으로 증가해 정확한 해를 찾는 것이 매우 어렵습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구자들은 그래프 희소화(graph sparsification) 기법을 활용하여 계산 효율성을 높여왔습니다.
최근 Tianfeng Chen과 Xianyue Li 연구진은 'GES-TSP: Graph Edge Sparsification for TSP' 논문을 통해 학습 기반의 새로운 희소화 접근 방식인 그래프 간선 희소화(Graph Edge Sparsification, GES)를 제안했습니다. 기존 희소화 방법들이 고정된 휴리스틱(heuristics)에 의존하여 문제별 특성을 충분히 활용하지 못했던 것과 달리, GES는 기하학적 구조 정보와 조합 최적화 기술을 통합하여 각 인스턴스에 맞춰 적응적으로 희소화된 그래프를 생성합니다. 실험 결과, MATILDA 데이터셋에서는 최대 95%의 간선을 제거하면서도 최적해와의 오차(solution gap)를 1% 이내로 유지했으며, TSPLIB의 대규모 인스턴스에서는 99% 이상의 간선 제거율과 1% 미만의 최적성 오차를 보여 강력한 일반화 성능을 입증했습니다.
이러한 학습 기반 희소화 기술은 대규모 TSP 문제 해결의 효율성을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 그래프 크기를 대폭 줄임으로써 계산 시간을 단축하고, 이는 곧 물류 경로 최적화, 차량 배차, 드론 배송 등 실시간 의사결정이 중요한 산업 분야에서 비용 절감과 서비스 품질 향상으로 이어질 수 있습니다. 또한, 이 기술은 단순히 TSP를 넘어 다른 복잡한 조합 최적화 문제에도 적용될 가능성을 열어주며, 인공지능(AI)이 실제 세계의 복잡한 문제들을 해결하는 데 기여하는 중요한 진전으로 평가됩니다.