帰納的学習と多段決定の概念を用いた社会資本最適配分に関する研究

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帰納的学習と多段決定の概念を用いた社会資本最適配分に関する研究

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
Optimal Allocation Problem of Social Capital through a Recursive Learning System and a Multistage Decision Making
責任表示:
中井 達(九州大学・経済学部・教授)
NAKAI Toru(九州大学・経済学部・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1995-1996
概要(最新報告):
平成7年度では、社会資本整備における決定問題を数理モデルとして解析することと、最適化のための学習理論として帰納的学習を取り入れる方法を考えるため、従来の研究成果を収集することに重点をおいた。また、この問題を資源配分問題として定式化するための条件、適応可能な範囲についての検討や、動的計画法からの接近を試みるとともに、基礎的理論についていろいろ検討した。 平成8年度では、前年度に引き続き、不完備情報のもとでの多段決定問題を解明すると同時に、帰納的学習により政策決定をおこなう方法論について検討を行った。また、動的計画法についても、さまざまな角度から理論を深化させるとともに、基礎的理論についてもいろいろと検討を試み、いくつかの結果が得られた。 したがって、研究期間を通じて、これらの研究を改善・発展させ、おおむね研究計画にしたがって社会資本配分問題への方法論に関する研究を進めていくことができた。また、当初計画したように、研究者との討論や、学習方法や基礎理論について、いろいろ検討することがこの研究の中心となり、個別的に進行する傾向があることは否めないが、当初の計画にしたがって進めることができたと思う。 さらに、これまでの研究で得られた結果について、日本オペレーションズリサーチ学会、日本数学会、電気情報通信学会、IFORS(The International Ferderation of Operations Resaerch Society)、The International Conference on Operational and Quantitative managementを始めとした内外の学会・研究会・国際会議等の機会をとらえて公表し、これらの発表とあわせて研究論文の形で公刊してきた。 続きを見る
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