[论文解读] Representing and Reasoning with Qualitative Preferences for Compositional Systems

Ganesh Ram Santhanam, Samik Basu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2014

Semantic Web and Ontologies被引用 1

一句话总结

本文提出了一种用于在组合系统中表示和推理定性偏好的形式化方法，基于属性内偏好和属性间相对重要性的支配关系。当属性内偏好为严格偏序且相对重要性为区间序时，证明了支配关系构成严格偏序。在这些条件下，提供了具有正确性、弱完备性或完备性的算法，并通过实验验证了其解的质量和效率。

ABSTRACT

Many applications, e.g., Web service composition, complex system design, team formation, etc., rely on methods for identifying collections of objects or entities satisfying some functional requirement. Among the collections that satisfy the functional requirement, it is often necessary to identify one or more collections that are optimal with respect to user preferences over a set of attributes that describe the non-functional properties of the collection. We develop a formalism that lets users express the relative importance among attributes and qualitative preferences over the valuations of each attribute. We define a dominance relation that allows us to compare collections of objects in terms of preferences over attributes of the objects that make up the collection. We establish some key properties of the dominance relation. In particular, we show that the dominance relation is a strict partial order when the intra-attribute preference relations are strict partial orders and the relative importance preference relation is an interval order. We provide algorithms that use this dominance relation to identify the set of most preferred collections. We show that under certain conditions, the algorithms are guaranteed to return only (sound), all (complete), or at least one (weakly complete) of the most preferred collections. We present results of simulation experiments comparing the proposed algorithms with respect to (a) the quality of solutions (number of most preferred solutions) produced by the algorithms, and (b) their performance and efficiency. We also explore some interesting conjectures suggested by the results of our experiments that relate the properties of the user preferences, the dominance relation, and the algorithms.

研究动机与目标

• 为解决在满足功能约束的备选对象集合中识别最优组合的挑战。
• 形式化组件对象属性上的定性偏好，包括属性内偏好和属性间相对重要性。
• 定义一种支配关系，以基于用户指定的偏好比较组合。
• 开发算法，以在形式化偏好条件下识别最优先的可行组合集合。
• 在仿真实验中评估算法的性能、解的质量和完备性属性。

提出的方法

• 本文基于用户指定的属性定性偏好，引入了组合上的支配关系 ≻d。
• 定义了属性值上的属性内偏好关系 ≻′i 和属性间的相对重要性关系 ⊲。
• 支配关系 ≻d 的构造方式为：当组合 C 在至少一个属性上优于 D，且在其他所有属性上不劣于 D 时，C 支配 D，基于给定的偏好结构。
• 本文证明了当 ≻′i 为严格偏序且 ⊲ 为区间序时，≈d 构成严格偏序。
• 提出了算法 4，一种功能组合算法，通过逐步构建可行组合并使用支配检查维护非支配解集合。
• 当无法再添加新的非支配组合时，算法终止，从而在指定偏好条件下保证正确性和完备性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在用户偏好的何种条件下，支配关系 ≻d 为严格偏序？
• RQ2 所提出的基于支配的算法能否识别所有、部分或仅最优先的可行组合？
• RQ3 用户偏好的属性（如区间序与弱序）如何影响算法的完备性和正确性？
• RQ4 在实际应用中，算法的解质量与计算效率之间存在何种权衡？
• RQ5 偏好结构和支配关系如何影响所找到的最优先解的数量？

主要发现

• 当属性内偏好为严格偏序且相对重要性关系为区间序时，支配关系 ≻d 为严格偏序。
• 当 ≻d 为区间序时，算法 4 具有正确性，即仅返回真正最优先的组合。
• 当 ≻d 为区间序时，算法 4 具有弱完备性，即若存在任何最优先组合，至少可找到一个。
• 当 ≻d 为弱序时，算法 4 具有完备性，即所有最优先组合均可被返回。
• 仿真结果表明，该算法能产生高质量解并具备良好效率，且最优先解的数量取决于用户偏好的结构。
• 实验结果表明，相对重要性中的区间序结构可带来更优的解集覆盖度和算法稳定性。