[논문 리뷰] An Ontology of Preference-Based Multiobjective Metaheuristics

Longmei Li, Iryna Yevseyeva외 4명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 26.

Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms참고 문헌 118인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 선호 기반 다목적 메타휴리스틱(MOMH)을 위한 첫 번째 OWL 기반 온톨로지(ontology)를 제안하며, 알고리즘, 선호 모델, 그리고 그 통합을 체계적으로 모델링한다. Protégé를 사용해 구축된 이 온톨로지는 형식적이고 기계로 읽을 수 있는 PMOMH 방법과 그 관계의 표현을 통해 구조화된 지식 관리, 질의 지원, 연구 격차 탐색을 가능하게 한다.

ABSTRACT

User preference integration is of great importance in multi-objective optimization, in particular in many objective optimization. Preferences have long been considered in traditional multicriteria decision making (MCDM) which is based on mathematical programming. Recently, it is integrated in multi-objective metaheuristics (MOMH), resulting in focus on preferred parts of the Pareto front instead of the whole Pareto front. The number of publications on preference-based multi-objective metaheuristics has increased rapidly over the past decades. There already exist various preference handling methods and MOMH methods, which have been combined in diverse ways. This article proposes to use the Web Ontology Language (OWL) to model and systematize the results developed in this field. A review of the existing work is provided, based on which an ontology is built and instantiated with state-of-the-art results. The OWL ontology is made public and open to future extension. Moreover, the usage of the ontology is exemplified for different use-cases, including querying for methods that match an engineering application, bibliometric analysis, checking existence of combinations of preference models and MOMH techniques, and discovering opportunities for new research and open research questions.

연구 동기 및 목표

• 선호 기반 다목적 메타휴리스틱(PMOMH) 연구의 증가하는 복잡성과 분산화 문제를 해결하기 위해.
• PMOMH 방법과 다기준 의사결정(MCDM)과의 통합을 위한 형식적이고 표준화되며 확장 가능한 지식 표현을 제공하기 위해.
• 연구자들이 응용에 적합한 방법을 탐색하고, 연구 격차를 식별하며, 문헌 분석을 수행할 수 있도록 지원하기 위해.
• 향후 MCDM 및 MOMH 공동체 간의 협업을 위한 공통의 확장 가능하고 기계로 처리 가능한 프레임워크를 만들기 위해.
• 새로운 알고리즘, 선호 모델, 실용적 응용을 통합 지식 시스템에 효과적으로 통합할 수 있도록 지원하기 위해.

제안 방법

• 저자들은 PMOMH의 핵심 개념, 즉 MOMH 유형, 선호 모델, 통합 기법을 모델링하기 위해 Protégé 프레임워크를 사용해 포괄적인 OWL 온톨로지를 개발했다.
• 온톨로지는 13개의 지배 관계, 12개의 선호 모델, 15개의 MOMH 알고리즘을 포함하며, 형식적 공리와 계층적 관계를 정의한다.
• 최신의 PMOMH 방법을 인스턴스화할 수 있도록 설계되어 지식 기반에 대한 공식적 추론과 질의를 가능하게 한다.
• 공동 편집, 버전 관리, 확장성을 위해 온톨로지는 WebProtégé에 호스팅되어 연구 공동체의 접근이 가능하다.
• 구체적인 질의와 예시를 통해 방법 매칭, 문헌 분석, 연구 격차 탐지 등의 활용 사례가 제시된다.
• 온톨로지는 진화하는 시스템으로 설계되어 MCDM, MOMH, 응용 분야의 연구자들이 기여할 수 있도록 개방되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 증가하는 PMOMH 방법과 선호 통합 기법의 다양성을 어떻게 체계적으로 정리하고 표현할 수 있는가?
• RQ2 PMOMH에서 선호 모델, 지배 관계, MOMH 알고리즘 간의 핵심 관계는 무엇인가?
• RQ3 형식적 온톨로지는 PMOMH에서 지식 탐색, 방법 선택, 연구 기획을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 기존 문헌에서 현재 미흡하거나 누락된 선호 모델과 MOMH 기법의 조합은 무엇인가?
• RQ5 온톨로지는 어떻게 PMOMH 분야의 새로운 연구 기회와 열린 문제를 식별하는 데 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 PMOMH 온톨로지는 선호 기반 다목적 메타휴리스틱을 위한 첫 번째 형식적이고 OWL 기반의 지식 모델로, 분야의 체계적이고 기계로 처리 가능한 표현을 가능하게 한다.
• 온톨로지는 15개의 MOMH 알고리즘, 12개의 선호 모델, 13개의 지배 관계를 포함하며, 형식적 공리와 계층적 관계를 정의한다.
• 활용 사례를 통해 온톨로지가 방법-응용 매칭 질의, 문헌 분석, 누락된 방법 조합 탐지에 유용하게 기능함을 입증한다.
• 온톨로지는 연구 격차를 탐지할 수 있으며, 예를 들어 기준점 기반 방법과 참조점 방법과 같은 상호작용 기반 MCDM 기법 간의 통합 부족을 드러낸다.
• WebProtégé를 통해 동적 확장이 가능하며, MCDM 및 MOMH 공동체의 연구자들이 공동으로 업데이트하고, 댓글을 달며 기여할 수 있다.
• 온톨로지는 공개되어 있으며 향후 연구와 함께 성장하도록 설계되어 있어 지식 공유를 촉진하고 방법 개발의 중복을 줄이는 데 기여한다.