摘要

本文介绍了一种基于计算树逻辑（CTL）的蒙特卡洛树搜索（MCTS）解释器，旨在提高MCTS在公共交通路线规划中的可解释性。MCTS是一种高效的在线搜索算法，广泛应用于资源分配和交通规划等领域。然而，其复杂性使得非技术背景的用户难以理解。本文提出的解决方案通过将用户定义的需求转化为严格的逻辑规范，并利用CTL进行逻辑验证和定量评估，最终将结果转换为易于理解的自然语言描述。该方法在用户满意度调查中表现优异，显著优于其他基准方法。

原理

该解释器的工作原理分为四个主要步骤：首先，将用户定义的需求通过语言模板转化为严格的逻辑规范；其次，利用CTL语义进行逻辑验证，检查MCTS搜索树中的状态和动作是否满足这些逻辑规范；然后，对验证结果进行定量评估，记录违规的具体细节；最后，将这些结果通过预定义的语言模板转换为自然语言解释，确保用户能够轻松理解。这种方法不仅提高了算法的透明度，还增强了用户对算法决策的信任。

流程

该解释器的工作流程包括：接收用户查询，将查询通过语言模板转化为CTL公式，使用CTL验证模块对MCTS搜索树进行检查，将检查结果转换为自然语言解释。例如，用户可能询问“为什么推荐的车辆会导致乘客晚到？”解释器会将此查询转化为CTL公式，并在搜索树中进行验证，最终返回如“乘客可能会有平均23分钟的延迟，因为推荐的车辆需要在到达乘客目的地之前停靠在其他四个地点”等解释。

应用

该解释器不仅适用于公共交通路线规划，还可广泛应用于需要复杂决策解释的领域，如紧急响应、供应链管理等。随着可解释人工智能（XAI）的重要性日益增加，该方法有望在提高算法透明度和用户信任方面发挥重要作用。