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Exploiter le raisonnement par contraintes pour construire des explications graphiques pour la programmation linéaire en nombres entiers mixtes

Created by
  • Haebom

Auteur

Roger Xavier Lera-Leri, Filippo Bistaffa, Athina Georgara, Juan Antonio Rodriguez-Aguilar

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Conformément à la tendance récente vers une IA fiable, et notamment à l'intérêt croissant pour le développement de techniques d'explication contrastive pour des processus décisionnels spécifiques tels que la résolution de problèmes de programmation linéaire mixte en nombres entiers (MILP), cet article propose X-MILP, une méthode indépendante du domaine pour générer des explications contrastives pour la MILP. X-MILP encode la question de l'utilisateur concernant la résolution d'un problème MILP sous forme de contrainte supplémentaire et calcule le sous-système irréductible infaisable (IIS) du nouvel ensemble de contraintes obtenu afin de déterminer les raisons de la construction de la réponse à la question. Enfin, il exprime l'explication sous la forme d'un « graphe de raison » construit à partir du IIS pour aider l'utilisateur à comprendre la structure des raisons de la construction de la réponse à la question. Nous évaluons la difficulté empirique du calcul de l'explication à l'aide d'une instance d'un problème d'optimisation bien connu.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Nous fournissons une méthode d'explication contrastive indépendante du domaine pour le problème MILP.
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Nous présentons une méthode pour encoder efficacement les requêtes des utilisateurs avec des contraintes supplémentaires.
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Augmentez la fiabilité de vos descriptions en les générant à l'aide d'IIS.
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Améliorez la compréhension de vos explications avec des « graphiques de raisonnement ».
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Limitations:
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Il convient de prendre en compte la complexité du calcul IIS. Cela peut entraîner des délais de génération d'explications longs pour les problèmes MILP à grande échelle.
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Des recherches supplémentaires pourraient être nécessaires sur l'interprétabilité de l'explication. La complexité du « graphe de raisonnement » peut entraver la compréhension de l'utilisateur.
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D’autres expériences sont nécessaires pour étudier les performances de généralisation pour différents types de problèmes MILP.
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