本文介绍了一种基于离散优化的规则列表构建方法，利用高效数据结构和计算复用实现时间加速和内存节省。该方法生成的规则列表在准确性上接近于COMPAS工具，并提供更好的可解释性。此外，研究提出了神经符号模型和新算法，显著提升了规则挖掘的效率与准确性。

本文提出了一个新的等混沌公平测试来检查自动化决策系统的公平性，并提出了一个新的混淆平等误差来量化任何不公平性的程度。通过对自动化决策系统COMPAS进行案例研究，证明了这里提供的测试、度量和事后分析的实用性。