En consonancia con el reciente avance hacia una IA fiable, y en especial con el creciente interés en desarrollar técnicas de explicación contrastiva para procesos específicos de toma de decisiones, como la resolución de problemas de Programación Lineal Entera Mixta (MILP), este artículo propone X-MILP, un método independiente del dominio para generar explicaciones contrastivas para MILP. X-MILP codifica la pregunta del usuario sobre la resolución de un problema MILP como una restricción adicional y calcula el Subsistema Irreducible Inviable (IIS) del conjunto de restricciones recién obtenido para determinar las razones para construir la respuesta a la pregunta. Finalmente, expresa la explicación como un "grafo de razones" construido a partir del IIS para ayudar al usuario a comprender la estructura de las razones para construir la respuesta a la pregunta. Evaluamos la dificultad empírica de calcular la explicación utilizando una instancia de un problema de optimización conocido.
