Interactive Optimization With Weighted Hypervolume Based EMO Algorithms: Preliminary Experiments

The objective functions in multiobjective optimization problems are often non-linear, noisy, or not available in a closed form and evolutionary multiobjective optimization (EMO) algorithms have been shown to be well applicable in this case. Nowadays, for example within the scope of sustainable development, many objectives are taken into account: besides classical objectives such as cost and profit, some new objectives like energy consumption, noise levels or risks have to be considered. With more and more objectives, the number of incomparable alternatives typically increases and the complexity of these problems does not make it easy for a decision maker to formalize preferences towards a specific solution or not even towards a specific but small enough portion of the search space. Moreover, also the algorithms themselves have difficulties to find a good approximation of the entire Pareto front if the number of incomparable solutions increases and the Pareto dominance relation does not indicate a good search direction anymore. In this case, combining the decision making with the search algorithm to an interactive optimization algorithm is considered as a valuable approach. While better and better solutions are found by the optimization algorithm, the DM can specify the preferences more and more precisely while learning about the problem and the objectives' inherent tradeoffs. Such an interactive approach should profit from evaluating solutions only within the interesting regions of the search space in terms of a faster convergence towards the DM's preferred solutions. In the field of EMO, interactive optimization has only been considered recently and in comparison to the vast amount of general EMO algorithms, significantly less interactive EMO algorithms exist. Although, for example, optimization algorithms based on the weighted hypervolume indicator allow to incorporate various preference types into the search, no effort has been made to use this concept within an interactive algorithm. In this report, we propose and discuss how to combine interactive decision making and weighted hypervolume based search algorithms. We focus on a basic model where the DM is asked to pick the most desirable solution among a set. Several examples on standard test problems show the working principles and the usefulness of the interactive approach, in particular with respect to the proximity of the algorithm's population to the DM's most preferred solution.Les fonctions objectif en optimisation multi-objectif sont souvent non-linéaires, bruitées ou non-disponibles et l'optimisation multi-objectif évolutionnaire est applicable dans ce cas. De nos jours, par exemple dans le développement durable, plusieurs objectifs peuvent être pris en compte : en plus des objectifs "classiques" comme le coût et le profit, de "nouveaux" objectifs comme consommation d'énergie, niveaux de bruits ou de risque sont considérés. Avec de plus en plus d'objectifs à prendre en compte, le nombre d'alternatives incomparables croit exponentiellement et la complexité de ces problèmes ne permet pas aux décideurs de formaliser ses préférences afin de calculer une solution spécifique ou même restreindre la recherche à un petit ensemble d'alternatives. De plus, les algorithmes ont des difficultés à trouver une bonne approximation de la région Pareto si le nombre d'alternatives incomparables est grand et la relation de dominance de Pareto ne permet plus une bonne direction de la recherche. Dans ce cas, combiner les algorithmes de recherche et la prise de décision en un algorithme d'optimisation interactif est considérée comme une approche alternative. Pendant que de meilleures solutions sont trouvées par l'algorithme d'optimisation, le décideur peut spécifier ses préférences de manière de plus en plus spécifique en apprenant le problème et le compromis entre les objectifs. Une telle approche interactive devrait bénéficier de l'évaluation des solutions seulement dans des régions intéressantes de l'espace de recherche en terme d'une convergence plus rapide vers les solutions préférées pour le décideur. Dans le domaine de l'optimisation multi-objectif évolutionnaire, l'optimisation interactive a été seulement considérée récemment et en comparaison au grand nombre algorithmes d'optimisation multi-objectif évolutionnaire, peu d'algorithmes d'optimisation multi-objectif évolutionnaire interactifs existent. Bien que, par exemple, des algorithmes d'optimisation basés sur l'indicateur d'hyper-volume pondéré permettent d'inclure plusieurs types de préférences dans la recherche, aucun effort n'a été fourni pour utiliser ce concept dans les algorithmes interactifs. Dans ce rapport, nous proposons et discutons comment combiner la prise de décision interactive et les algorithmes de recherche basés sur l'hyper-volume pondéré. Nous considérons le modèle basique où le décideur est appelé à choisir les solutions qu'il préfère dans un ensemble de solutions. Plusieurs exemples de problèmes de tests standards montrent les principes et l'intérêt de l'approche interactive, en particulier par rapport à la proximité de la population de l'algorithme aux solutions préférées du décideur

Abduction and Dialogical Proof in Argumentation and Logic Programming

We develop a model of abduction in abstract argumentation, where changes to an argumentation framework act as hypotheses to explain the support of an observation. We present dialogical proof theories for the main decision problems (i.e., finding hypothe- ses that explain skeptical/credulous support) and we show that our model can be instantiated on the basis of abductive logic programs.Comment: Appears in the Proceedings of the 15th International Workshop on Non-Monotonic Reasoning (NMR 2014

Compilation de requêtes à préférences en problèmes de contraintes qualitatives

International audienceLes préférences comparatives sont les ingrédients de base des logiques conditionnelles pour la représentation compacte de préférences d’utilisateurs. Ces préférences peuvent être strictes ou non et obéir à différentes sémantiques. Dans la littérature, des algorithmes ont été développés afin de calculer une relation de préférence sur des alternatives étant donné un ensemble de préférences et une ou plusieurs sémantiques. Ces algorithmes en utilisant des principes du raisonnement non monotone (plus particulièrement, les principes de minimum et de maximum de spécifi- cité) veillent à ce que les relations de préférence soient des préordres complets. Cependant, la limitation prin- cipale de ces logiques concernent les requêtes de préférences lorsque deux alternatives sont comparées. En effet, étant donné deux alternatives ayant la même préférence par rapport à la relation de préférence, il n’y a aucune indication permettant de savoir si cette égalité résulte d’une égalité des deux préférences ou d’une incomparabilité des deux alternatives qui a été réduite en une égalité par les principes de spécificité. D’autre part, les préférences comparatives et les sémantiques associées peuvent être traduites en problèmes de satisfaction de contraintes qualitatives à partir desquels nous pouvons avoir un ordre précis entre deux alternatives. Dans cet article, nous étudions cette passerelle et proposons une compilation des requêtes de préférences basées sur des logiques conditionnelles en problèmes de contraintes qualitatives

Fusion de réseaux de contraintes qualitatives par morceaux

International audienceNon disponibl

Une approche syntaxique pour le problème de la fusion de réseaux de contraintes qualitatives

National audienceDans cet article, nous nous intéressons au problème de la fusion de réseaux de contraintes qualitatives (RCQ) représentant des croyances ou des préférences locales sur les positions relatives d'entités spatiales ou temporelles. Nous définissons deux classes d'opérateurs de fusion d1 et d2 qui, à un ensemble de RCQ définis sur le même formalisme qualitatif et le même ensemble d'entités, associent un ensemble cohérent de configurations qualitatives représentant une vision globale de ces RCQ. Ces opérateurs sont paramétrés par une distance entre relations du formalisme qualitatif considéré et par des fonctions d'agrégation. Contrairement aux précédents opérateurs proposées pour la fusion de RCQ, nous optons pour une approche syntaxique, où chacune des contraintes des RCQ fournis a une influence sur le résultat de la fusion. Nous étudions les propriétés logiques des opérateurs de fusion définis et montrons leur équivalence sous certaines restrictions. Nous montrons que le résultat fourni par l'opérateur d2 correspond à l'ensemble des solutions optimales d'un RCQ pondéré particulier. Afin de calculer ces solutions, un algorithme basé sur la méthode de fermeture par faible composition étendu au cas des RCQ pondérés est proposé

Preference-based argumentation: Arguments supporting multiple values

In preference-based argumentation theory, an argument may be preferred to another one when, for example, it is more specific, its beliefs have a higher probability or certainty, or it promotes a higher value. In this paper we generalize Bench-Capon’s value-based argumentation theory such that arguments can promote multiple values, and preferences among values or arguments can be specified in various ways. We assume in addition that there is default knowledge about the preferences over the arguments, and we use an algorithm to derive the most likely preference order. In particular, we show how to use non-monotonic preference reasoning to compute preferences among arguments, and subsequently the acceptable arguments, from preferences among values. We show also how the preference ordering can be used to optimize the algorithm to construct the grounded extension by proceeding from most to least preferred arguments

Preference in Abstract Argumentation

Consider an argument A that is attacked by an argument B, while A is preferred to B. Existing approaches will either ignore the attack or reverse it. In this paper we introduce a new reduction of preference and attack to defeat, based on the idea that in such a case, instead of ignoring the attack, the preference is ignored. We compare this new reduction with the two existing ones using a principle-based approach, for the four Dung semantics. The principle-based or axiomatic approach is a methodology to choose an argumentation semantics for a particular application, and to guide the search for new argumentation semantics. For this analysis, we also introduce a fourth reduction, and a semantics for preference-based argumentation based on extension selection. Our classification of twenty alternatives for preference-based abstract argumentation semantics using six principles suggests that our new reduction has some advantages over the existing ones, in the sense that if the set of preferences increases, the sets of accepted arguments increase as well