論文の概要: Mining Potentially Explanatory Patterns via Partial Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04388v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 12:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:31:18.822926
• Title: Mining Potentially Explanatory Patterns via Partial Solutions
• Title（参考訳）: 部分解による潜在的説明パターンのマイニング
• Authors: GianCarlo Catalano, Alexander E. I. Brownlee, David Cairns, John McCall, Russell Ainslie,
• Abstract要約: 本稿では,高適合性,単純性,原子性のバランスをとるために選択された部分解の集合を組み立てるアルゴリズムを提案する。 標準ベンチマークによる実験の結果,提案アルゴリズムは探索性能に影響を与えることなく,合理的な計算コストで説明可能性を向上させる部分解を見つけることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Genetic Algorithms have established their capability for solving many complex optimization problems. Even as good solutions are produced, the user's understanding of a problem is not necessarily improved, which can lead to a lack of confidence in the results. To mitigate this issue, explainability aims to give insight to the user by presenting them with the knowledge obtained by the algorithm. In this paper we introduce Partial Solutions in order to improve the explainability of solutions to combinatorial optimization problems. Partial Solutions represent beneficial traits found by analyzing a population, and are presented to the user for explainability, but also provide an explicit model from which new solutions can be generated. We present an algorithm that assembles a collection of Partial Solutions chosen to strike a balance between high fitness, simplicity and atomicity. Experiments with standard benchmarks show that the proposed algorithm is able to find Partial Solutions which improve explainability at reasonable computational cost without affecting search performance.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムは多くの複雑な最適化問題を解く能力を確立した。 優れたソリューションが生み出されても、ユーザによる問題に対する理解は必ずしも改善されないため、結果に対する信頼性の欠如につながる可能性がある。 この問題を緩和するために、説明容易性は、アルゴリズムによって得られた知識をユーザに提供することで、ユーザに洞察を提供することを目的としている。 本稿では,組合せ最適化問題に対する解法の説明可能性を改善するために,部分解を提案する。 部分解は、集団を分析することによって得られる有益な特徴を表し、説明可能性のためにユーザに提示されるだけでなく、新しいソリューションを生成するための明示的なモデルも提供する。 本稿では,高適合性,単純性,原子性のバランスをとるために選択された部分解の集合を組み立てるアルゴリズムを提案する。 標準ベンチマークによる実験の結果,提案アルゴリズムは,探索性能に影響を与えることなく,合理的な計算コストで説明可能性を向上させる部分解を見つけることができることがわかった。

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