변이 연산자
진화적 검색 루프에서 부모 해를 입력으로 받아 새로운 후보(자식 해)를 생성하는 구성요소로, 본 논문에서는 LLM이 변이 연산자의 역할을 수행한다. 변이 연산자는 diff-based edit(부분 편집) 또는 full rewrite(전면 재작성) 전략으로 동작해 탐색의 착취·탐색 균형을 조절한다. EFT는 이 연산자를 모델 파라미터로 학습시켜 검색 시 고정된 외부 로직에 의존하지 않도록 만든다.