マルチエージェントラフ集合解析と集団決定支援

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本年度は,次のような研究活動を行った.1.選好関係の導入によるマルチエージェントラフ集合の定義の拡張と共通の見解の抽出法の開発:支配関係に基づく可変精度ラフ集合アプローチに基づき,複数の決定表の下でのラフ集合を定義した.特に,決定者から得られる情報が異なるため,プロファイルが欠損していることがあるが,一対処法が提案できた.これにより,複数の意思決定者の共通見解が解析できる.2.合理的選択理論や集団理論に基づく決定表のクラスタリング法の開発:昨年度に開発したクラスター数が自動的に決定できる,合理的選択理論の考え方に基づくクラスタリング法を国内会議および国際会議で発表した.また,クラスタリングに関しては,100人近いボランティア学生から旅行先に関するデータを収集した.現在,このデータを解析中である.また,クラスタリングに関しては,100人近いボランティア学生から旅行先に関するデータを収集した.現在,このデータを解析中である.3.Dempster-Shafer理論における情報統合モデルの考察:情報交換による信念更新モデルとして考察したDempster-Shafer理論における種々の結合規則の性質についても国内会議および国際会議で発表した.また,簡単なモデルしか理論解析できないことを補うため,マルチエージェント知識更新シミュレータを開発した.以上の他,古典的なラフ集合に基づく属性縮約として種々のものが考えられることから,これらに基づいた属性重要度を定義した.これらの属性縮約や属性重要度の集団意思決定との関係を考察し,国際会議で発表した.