고도 다목적 문제에서의 의사 결정을 위한 이중 최적화 접근법 (A Two-tier Optimization Approach for Decision Making in Many-objective Problems)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 15권 / 7호 / 21 ~ 29페이지
· 저자명 : 이기백

초록

본 논문은 목적이 네 개 이상인 고도 다목적 문제(many-objective problem)에서의 의사 결정을 위한 새로운 이중(two-tier) 최적화 접근법을 제안한다. 목적의 개수가 증가할수록, 특히 네 개 이상부터는, 전체 해(solution) 중에서 파레도 최적해(Parero-optimal solution)가 차지하는 비율이 기하급수적으로 증가한다. 그래서 일반 다목적 문제와는 달리, 의사 결정을 하는데 단순히 파레토 최적 해만을 찾는 것으로는 충분하지 않고, 찾은 파레토 최적 해들 중에서도 상대적으로 좀 더 선호하는 해들을 가려내는 것이 필요하다. 제안하는 접근법에서는 추가적인 최적화 단계를 추가함으로써 사용자의 선호도를 균형있게 반영하는 방향으로 파레토 최적해들을 찾는다. 이러한 2차 최적화는 관련된 2차 목적들을 수반하게 되는데, 2차 목적으로는 광역평가값과 혼잡 거리를 사용하였다. 광역평가값과 혼잡 거리는 각각 사용자의 선호도와 다양성을 대변하는 척도이다. 제안한 접근법의 우수성을 보이기 위해서는 잘 알려진 검증 함수들을 활용하는데, 같은 함수에 대해 제안한 접근법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교한다. 제안한 접근법을 적용함으로써 기존보다 사용자의 선호도를 잘 반영하면서 동시에 우수하고 다양한 의사 선택이 가능하다.

영어초록

This paper proposes a novel two-tier optimization approach for decision making in many-objective problems. Because the Pareto-optimal solution ratio increases exponentially with an increasing number of objectives, simply finding the Pareto-optimal solutions is not sufficient for decision making in many-objective problems. In other words, it is necessary to discriminate the more preferable solutions from the other solutions. In the proposed approach, user preference-oriented as well as diverse Pareto-optimal solutions can be obtained as candidate solutions by introducing an additional tier of optimization. The second tier of optimization employs the corresponding secondary objectives, global evaluation and crowding distance, which were proposed in previous works, to represent the users preference to a solution and the crowdedness around a solution, respectively. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, decision making for some benchmark functions is conducted, and the outcomes with and without the proposed approach are compared. The experimental results demonstrate that the decisions are successfully made with consideration of the users preference through the proposed approach.

참고자료

· 없음