다목표 진화에서선호도 최적화는 의사결정자의 선호를 탐색과 선별의 유도 신호로 사용하며, 탐색이 끝난 뒤에 일괄적으로 점수를 매기는 방식이 아닙니다. 이는 두 가지 구조적 변화를 가져옵니다. 첫째, 여러 목표를 미리 단일 스칼라 점수로 압축하지 않습니다. 둘째, 하나의 '최적해'만 제시하는 것이 아니라 트레이드오프 구조상 서로 다른 후보안 그룹을 출력하여, 최종적인 선택권을 도메인 전문가에게 남겨 둡니다.
왜 후보안 그룹이 필요한가
다목표 문제에는 본래 유일한 '최적해'가 존재하지 않습니다. 목표가 서로 충돌할 때 한 해가 특정 목표에서 개선되면 다른 목표가 악화되는 대가를 치르는 경우가 많으므로, 비교 가능한 해들은 하나의 선을 이루게 됩니다.이상적 트레이드오프 프런티어만약 미리 가중 합으로 목표를 병합한다면, 실제 선호가 분명하지 않은 상황에서 의사결정자를 대신해 암묵적인 절충점을 정해 버리는 것과 같습니다. 현실 제약이나 선호가 바뀌면 그 해는 즉시 가치를 잃을 수 있습니다. 선호도 최적화가 하는 일은 '사람이 어느 방향을 보고 싶어 하는가'를 탐색 과정에 인코딩하여, 탐색 자원을 진정으로 관심 있는 영역에 집중시키는 것입니다.
선호가 탐색에 들어가는 방식
- 참조점: 이상적인 목표값 조합을 제시하여 개체군이 그 방향으로 접근하도록 유도합니다.
- 목표 우선순위: 어느 목표를 더 희생할 수 없는지 선언하며, 비지배 정렬이나 도태 판단에 사용됩니다.
- 가중치 구간: 고정된 가중치가 아니라 수용 가능한 가중치 범위로, 여러 절충이 동시에 성립할 수 있게 합니다.
- 상호작용형 피드백: 전문가가 여러 차례 반복 과정에서 점진적으로 선호를 제시하면, 탐색도 그에 따라 좁혀집니다.
이러한 형태들의 기능은 일관됩니다:관심 영역을 좁히고 탐색 효율을 높이는 것이며, 전체 해 공간을 미리 하나의 점으로 붕괴시키는 것이 아닙니다.
후보안 그룹의 핵심: 차이성 유지
후보안 그룹의 가치는 '개수가 많은 것'이 아니라그룹 내 후보안이 목표 트레이드오프상 분산되어 있는 것: 보수적 쪽, 공격적 쪽, 절충 구간에 각각 대표가 있어 서로 다른 절충 패턴을 포괄합니다. 만약 동일한 해 근처에서 약간씩 변형한 복사본 몇 개만 제시한다면, 그것들은 어떤 의미 있는 선택 판단도 뒷받침할 수 없습니다.
차이성 역시 자연스럽게 유지되지 않습니다. 진화 과정은 메커니즘의 개입이 없으면 현재 최적 영역으로 자발적으로 수렴하여, 후보 그룹이 결국 단일 답안의 반복 표현으로 퇴화합니다. 따라서 분포 유지, 혼잡도 제어 또는 아카이브 집합 전략 등의 메커니즘이 필요하며, '분산'을 명시적인 보호 목표 중 하나로 삼아야 합니다.
이에 따라 출력 형태는 '단일 최적해'에서 '설명 가능하고 비교 가능한 후보안 그룹'으로 전환됩니다. 전문가는 도메인 지식과 현실 제약을 결합해 선택할 수 있고, 그 선택 결과를 새로운 피드백으로 탐색 과정에 되돌려 보낼 수 있습니다.
후보안 분포 산점도그림은 선호도 최적화 이후의 탐색 출력을 분산된 후보 점으로 나타냅니다. 참조점, 목표 우선순위, 가중치 구간 또는 상호작용형 피드백이 탐색을 좁히도록 유도하지만, 분포 유지와 혼잡도 제어가 차이성을 보존합니다. 그룹 내 후보안은 보수적 쪽, 공격적 쪽, 절충 구간을 포괄하여 전문가가 현실 제약을 결합해 최종 선택을 내리도록 해야 하며, 미리 단일해로 붕괴되어서는 안 됩니다.
