기존 신경망 휴리스틱은 각 차량 경로 문제(VRP)에 대해 처음부터 깊은 아키텍처를 학습하지만, 이는 다양한 VRP 변형 간 전이 가능한 지식을 무시한다. 본 논문은 기본 VRP(TSP)에 대한 사전 학습된 Transformer 백본을 활용하여 다양한 복잡한 VRP 변형에 대한 휴리스틱 학습을 돕는 교차 문제 학습 방법을 제안한다.
