Även en dålig lösning kan lära oss något nytt

Att hitta en lösning med flera motstridiga mål är knivigt. Den processen har Henrik Smedberg, doktorand vid Högskolan i Skövde, tittat närmare på i sin forskning som fokuserar på att analysera och utvinna kunskap ur alla tänkbara lösningsförslag. Även en dålig lösning kan lära oss något om problemen vi försöker lösa.

Föreställ dig att du står inför ett tufft beslut med flera motstridiga mål. Du vill uppnå det bästa resultatet på alla fronter men i verkligheten är kompromisser oundvikliga. Det som är bra för det ena målet är dåligt för något annat. Det är då flermålsoptimering kommer in i bilden.

Låt säga att du är på jakt efter den perfekta glassen men du har olika önskemål om smak, kostnad och kalorier. Med flermålsoptimering kan du ta fram ett antal glassar som balanserar dessa önskemål på olika sätt. Flermålsoptimering är ett sätt att försöka hitta de bästa möjliga lösningarna på problem när det finns flera kriterier att ta hänsyn till och används flitigt inom t.ex. tillverkningsindustrin. Det finns kraftfulla algoritmer som kan lösa sådana problem men de genererar många ovettiga lösningar under optimeringsprocessen.

– Min forskning fokuserar på att analysera och utvinna kunskap från alla lösningar, både bra och dåliga, så att beslutsfattare bättre kan förstå optimeringsprocessen och lära sig av resultaten, säger Henrik Smedberg.

Värdefulla insikter går förlorade

Traditionella metoder för att lösa den här typen av komplexa problem innebär ofta att undermåliga lösningar kastas bort. Det innebär att värdefulla insikter kan gå förlorade i processen.

– I min forskning försöker jag överväga alla lösningar för att få kunskap som kan hjälpa till att beskriva problemens egenskaper. Även från dåliga lösningar kan vi finna designprinciper som direkt kan beskriva optimala lösningar som skulle vara mycket värdefull för beslutsfattare att känna till.

Mimer – en väg till bättre beslut

Ett viktigt resultat från Henriks Smedbergs forskning är de metoder han har utvecklat under arbetets gång. De är generella och kan därmed användas för många olika fall med flermålsoptimering. Dessutom har forskningen resulterat i Mimer. En öppet tillgänglig, interaktiv beslutsstödsplattform som redan använts i industrin vid flera tillfällen.

– Jag hoppas att min forskning kan inspirera utövare inom området att fokusera mer på kunskapsupptäckt för att bättre kunna förstå de lösningar som algoritmerna genererar. En mer informerad beslutsfattare kan fatta mer välgrundade beslut, säger Henrik Smedberg.

Henrik Smedberg försvarar sin avhandling “Knowledge discovery for interactive decision support and knowledge-driven optimization” vid Högskolan i Skövde onsdagen den 27 september 2023.

Läs mer:
Mimer - Insights into the "black-box" optimization process
Testa Mimer

Kontakt

Henrik Smedberg, doktorand i informationsteknologi vid Högskolan i Skövde
Emejl: henrik.smedberg@his.se