論文の概要: Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04840v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 11:18:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:55:28.636467
- Title: Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization
- Title（参考訳）: 数学的最適化のためのコヒーレント局所説明法
- Authors: Daan Otto, Jannis Kurtz, S. Ilker Birbil,
- Abstract要約: CLEMO(Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization)を紹介する。
CLEMOは、最適化モデルの複数のコンポーネント、目的値と決定変数について、基礎となるモデル構造と整合性のある説明を提供する。
サンプリングに基づく手順では,正確な解法アルゴリズムの動作を説明することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The surge of explainable artificial intelligence methods seeks to enhance transparency and explainability in machine learning models. At the same time, there is a growing demand for explaining decisions taken through complex algorithms used in mathematical optimization. However, current explanation methods do not take into account the structure of the underlying optimization problem, leading to unreliable outcomes. In response to this need, we introduce Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization (CLEMO). CLEMO provides explanations for multiple components of optimization models, the objective value and decision variables, which are coherent with the underlying model structure. Our sampling-based procedure can provide explanations for the behavior of exact and heuristic solution algorithms. The effectiveness of CLEMO is illustrated by experiments for the shortest path problem, the knapsack problem, and the vehicle routing problem.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能手法の急増は、機械学習モデルの透明性と説明可能性を高めることを目指している。
同時に、数学的最適化に使用される複雑なアルゴリズムによって決定される決定を説明することへの需要が高まっている。
しかし、現在の説明法は、基礎となる最適化問題の構造を考慮しておらず、信頼性の低い結果をもたらす。
そこで本研究では,CLEMO(Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization)を提案する。
CLEMOは、最適化モデルの複数のコンポーネント、目的値と決定変数について、基礎となるモデル構造と整合性のある説明を提供する。
我々のサンプリングに基づく手法は,正確な解法とヒューリスティック解法の挙動を説明することができる。
CLEMOの有効性は、最短経路問題、knapsack問題、車両ルーティング問題の実験によって説明される。
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