Linear Programming (LP) models have been used to support managerial decision-makings in various domains. However, the knowledge-intensive nature of model formulation and the need of model maintenance have inhibited their use by non-expert users. To overcome these difficulties, aiding the modeling process of LP models has attracted a great deal of research in model management area.
In this line of research, we propose a framework for the knowledge-assisted LP modeling system. Our major research goal is to assist decision makers who may not be experts in modeling so that they can easily formulate and maintain LP models without any ambiguities and errors.
To identify the research targets, we first articulate the design criteria of a knowledge-assisted modeling system. The most distinctive criterion pursued in this thesis is the independent management of knowledge base of multiple LP models and data. To achieve these criteria, we suggest four views of model representation: semantic view, modeling language view, mathematical notational view, and tabular view. In semantic view, the associations among attributes, BOT's and constraints are represented in a constraint network.
We develop the formulation reasoning process which constructs a specific semantic LP model using the common modeling knowledge base (CMKB). CMKB comprises the modeling structure knowledge and domain knowledge. Modeling structure knowledge is used to identify the associations among modeling constructs, while domain knowledge is used to interactively assist the non-expert user in specifying the problem.
When the CMKB is changed, multiple specific models formulated using the old knowledge base should be changed to preserve their consistencies with the new knowledge base. For this purpose, we develop the change propagation process.
For knowledge acquisition and maintenance, we apply the case-based learning approach. In our approach, an important underlying assumption is that modeling experts and knowledge engineers should prepare CMKB beforehand. Although the preparation of CMKB is not a simple task, the benefits derived from it will outweigh the efforts involved.
The achievements of our research are as follows:
1. Non-expert users can easily formulate LP models.
2. CMKB can be shared by multiple LP models.
3. Knowledge can be managed independently of multiple LP models and data.
4. Maintenance of formulated models can be automated.
5. Different domain knowledge can support different formulations.
A prototype UNIK-OPT (UNIfied Knowledge-OPTimization) system is developed to realize the proposed framework, and applied to a refinery case.
선형계획 모형은 다양한 응용분야에서 경영의사결정을 지원하기 위해서 사용되어 져 왔다. 그러나, 모형생성의 지식집약적 특성과 모형유지의 필요성은 비전문적 사용자들이 이들 모형을 사용하는 것을 어렵게 하여왔다. 이런 어려움들을 극복하기 위해서, 선명계획 모형의 모형화 과정을 도와주는 연구들이 모형관리분야에서 많이 이루어져왔다.
이런 연구의 연장선에서, 우리는 지식을 이용한 선형계획 모형화 시스템을 위한틀을 제시한다. 주요한 연구의 목적은 모형화의 전문가가 아닌 의사결정자들을 도와주어서, 그들이 어떠한 애매성이나 오류없이 쉽게 모형을 생성하고 유지할 수 있도록하는데 있다.
연구의 목표를 명확히 하기 위해서, 우리는 우선 지식을 이용한 모형화 시스템의 설계 기준들을 제시한다. 이 연구에서 추구하고 있는 가장 독특한 기준은 다수의 선형계획 모형과 데이타로부터 지식베이스를 독립적으로 관리하는 것이다. 이러한 기준을 달성하기 위해서, 우리는 모형 표현의 네가지 관점 - 의미론적 관점, 모형화 언어 관점, 수리적 표기 관점, 테이블 관점 - 을 제시한다. 의미론적 관점에서는 애트리뷰트 (Attribute), 항 (Blocks Of Terms: BOT's) 그리고 제약식간의 연관성은 제약식 네트워크 (Constraint Network)를 통해서 표현된다.
우리는 공통 지식베이스 (Common Modeling Knowledge Base: CMKB)를 사용하여 특정의 의미론적 선형계획 모형을 생성하는 모형화 추론 과정 (Formulation Reasoning Process)를 개발한다. 공통 지식베이스는 모형화구조 지식과 응용분야지식으로 구성된다. 모형화구조 지식은 모형화 요소들 (Modeling Constructs) 간의 연관성을 파악하기 위해서 사용되는 반면에, 응용분야 지식은 비전문적 사용자와의 상호작용을 통해서 자신의 문제를 명확히 하는 과정을 도와주는 데 사용된다.
공통 지식베이스가 변화하면, 이 지식베이스를 이용하여 생성된 다수의 모형들은 새로운 지식베이스와의 일치성 (Consistency)을 유지하기 위해서 반드시 변화되어야만 한다. 이를 위해서 우리는 변화전파 과정 (Change Propagation Process)을 개발한다.
지식획득과 유지를 위해서, 우리는 사례기반 학습 (Case-based Learning) 접근법을 활용한다. 우리의 연구에서, 중요한 가정은 지식 공학자와 모형화 전문가가 공통지식베이스를 사전에 준비해야만 한다는 것이다. 비록 이러한 준비가 쉬운 작업은 아니지만, 이로부터 얻을 수 있는 이익은 들인 노력보다는 더 큰 가치가 있다.
우리 연구의 성과는 다음과 같다.
1. 비전문적 사용자들이 쉽게 선형계획모형을 생성할 수 있다.
2. 공통 지식베이스는 다수의 선형계획모형에 의해서 공유될 수 있다.
3. 지식은 다수의 선형계획모형과 데이타와는 독립적으로 관리된다.
4. 생성된 모형들의 유지는 자동적으로 이루어질 수 있다.
5. 상이한 응용분야 지식은 상이한 모형생성을 지원할 수 있다.
프로토타입 시스템인 UNIK-OPT (UNIfied Knowledge-OPTimization)가 제안 된 틀을 구현하기 위해서 개발되었고, 정유산업 사례에 적용되었다.
