論文の概要: Feature-Based Interpretable Surrogates for Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01869v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 13:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 23:56:04.338956
• Title: Feature-Based Interpretable Surrogates for Optimization
• Title（参考訳）: 最適化のための特徴量に基づく解釈可能なサロゲート
• Authors: Marc Goerigk, Michael Hartisch, Sebastian Merten, Kartikey Sharma,
• Abstract要約: 本研究では、より一般的な最適化ルールを用いて解釈可能性を高める方法について検討する。 提案したルールは、具体的な解ではなく、共通の特徴を特徴とする解の集合にマップされる。 特に,提案手法が提案するソリューションの品質向上を,既存の解釈可能な最適化サロゲートと比較して実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For optimization models to be used in practice, it is crucial that users trust the results. A key factor in this aspect is the interpretability of the solution process. A previous framework for inherently interpretable optimization models used decision trees to map instances to solutions of the underlying optimization model. Based on this work, we investigate how we can use more general optimization rules to further increase interpretability and, at the same time, give more freedom to the decision-maker. The proposed rules do not map to a concrete solution but to a set of solutions characterized by common features. To find such optimization rules, we present an exact methodology using mixed-integer programming formulations as well as heuristics. We also outline the challenges and opportunities that these methods present. In particular, we demonstrate the improvement in solution quality that our approach offers compared to existing interpretable surrogates for optimization, and we discuss the relationship between interpretability and performance. These findings are supported by experiments using both synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 最適化モデルが実際に使われるためには、ユーザが結果を信頼することが重要です。 この側面における重要な要素は、ソリューションプロセスの解釈可能性である。 本質的に解釈可能な最適化モデルのための以前のフレームワークでは、決定木を使用して、下層の最適化モデルのソリューションにインスタンスをマッピングしていた。 この研究に基づき、より一般的な最適化ルールを用いて、解釈可能性をさらに向上し、同時に、意思決定者により多くの自由を与える方法について検討する。 提案したルールは、具体的な解ではなく、共通の特徴を特徴とする解の集合にマップされる。 このような最適化ルールを見つけるために、混合整数プログラミングの定式化とヒューリスティックスを用いた正確な方法論を提案する。 また、これらの手法がもたらす課題と機会についても概説する。 特に,提案手法が提案するソリューション品質の改善を,既存の解釈可能な最適化サロゲートと比較して実証し,解釈可能性と性能の関係について考察する。 これらの知見は、合成データと実世界のデータの両方を用いた実験によって裏付けられる。

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