We attempt to unify an optimization model with a rule-based system via overlapped decision variables. The unified model is a kind of multiobjective decision making (MODM) model that encompasses the objectives in both the optimization model and the rule-based system, and formulated as MODM(1, M). The Post-model Analysis approach is adopted to solve the unified model, and three types of tradeoffs are classified as a structure to support nondominated tradeoffs. Specific structure and methodology to solve the unified model is adopted and developed, including: semantic representation of an optimization model, extraction of relevant rule base, rule-based evaluation of the solution of an optimization model, support of nondominated tradeoffs by automatic model formulation, and constraint generation from rule-based goals.
Optimization models must be represented semantically so that an optimization model and a rule-based system can understand each other. The knowledge- assisted optimization modeler UNIK-OPT is adopted to represent an optimization model semantically. The rules relevant to an optimization model are identified by overlapped decision variables and used to evaluate the optimal solution of the optimization model in terms of the objectives in the relevant rule base. Since the index manipulation is one of the intrinsic parts of optimization models, the inference engine of the rule-based system must be able to understand and manipulate indices. So, the backward inference engine UNIK-BWD which has the index manipulation capability is used for rule-based systems. A set of methods to compute the nondominated solutions for each of the three types of tradeoffs is developed. The essence of the methods is automatic model formulation by constraint generation from rule-based goals.
The developed methodology is implemented in a Decision Support System called UNIK-PMA (UNIfied Knowledge-Post-Model Analysis) on MS- WINDOWS.
최적화모형과 규칙기반시스템이 공통으로 갖고 있는 결정변수를 통해 최적화모형과 규칙기반 시스템을 통합하고자 한다. 이 통합 모형은 최적화모형과 규칙기반시스 템 양쪽의 목적들을 포괄하는 일종의 다목적 의사결정 (MODM) 모형이며, 이것을 우리는 MODM(1, M) 모형으로 공식화했다. 통합모형을 풀기 위해 사후모형분석 (Post-model Analysis) 접근방법을 채택하였으며, 비지배 (nondominated) 해를 구해주기 위한 구조로서 세 가지 형태의 트레이드 엎(tradeoff)들을 분류하였다. 통합모형을 풀기 위한 구체적인 구조와 방법론들을 차용하고 개발하였으며, 이들은 다음 내용들을 포함한다. 최적화모형의 의미론적 표현, 관련 규칙베이스의 추출, 규칙베이스의 관점에서의 최적화모형의 최적해 평가, 자동 모형 생성에 의한 비지 배 트레이드 엎의 제공, 규칙베이스 목적으로부터의 제약식 생성.
최적화모형과 규칙기반시스템이 서로를 이해하기 위해서는 최적화모형을 의미론적으로 표현하여야 한다. 최적화모형을 의미론적으로 표현하기 위해 지식을 이용한 최적화 모형 생성 시스템인 UNIK-OPT를 사용하였다. 최적화모형에 관련된 규칙들을 공통 결정변수에 의해 식별한 후 규칙베이스 목적의 관점에서 최적화모형의 최적해를 평가하는데 사용한다. 첨자처리는 최적화모형의 본질적인 부분들 중의 하나이기 때문에 규칙기반시스템의 추론기관이 첨자를 이해하고 처리할 수 있어야 한다. 그래서, 첨자 처리 기능을 가진 역방향추론기관인 UNIK-BWD를 규칙기반시스템의 추론기관으로 사용하였다. 세 가지 형태의 트레이드 엎 각각에 대해 비지배 해를 구해주기 위한 방법들을 개발하였다. 이 방법들의 근간은 규칙베이스의 목적으로부 터 제약식을 생성하여 자동적으로 최적화모형을 생성하는 것이다.
개발한 방법론들을 UNIK-PMA (UNIfied Knowledge-Post-Model Analysis)라는 의사결정 지원 시스템으로 마이크로소프트사의 윈도우 환경 하에서 구현하였다.
