Study on Construction of Optimal Decision-making Processes under Fuzzy Environment and/or under Uncertainty and its Applications
模糊环境和/或不确定性下最优决策过程的构建及其应用研究
基本信息
- 批准号:09480080
- 负责人:
- 金额:$ 5.82万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:1997
- 资助国家:日本
- 起止时间:1997 至 1999
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
In this study, we have analyzed optimal structure of multi-stage decision-making processes in fuzzy environment through mathematical approaches and have applied it to economic and engineering fields. We have proposed a few applicable methods both in operations research and in mathematical finance. As methodology, we give a theoretical basis of dynamic optimization, where dynamic programming takes a central part. Specifically, three methods - (1) total history methods, (2) reward-parametric method, (3) multi-stage stochastic/fuzzy decision-table method - gives a common optimal solution. As the same time, these methods cultivates a new large fields of unsolved problems.1. In academic year 1997, we gave as optimal structure of multi-stage decision-making processes in fuzzy environment through invariant imbedding. Deriving optimal solution to the a posteriori conditional process, the a priori and the original (unconditional) process, we have clarified differences among the three processes.2. In 1998, we analyzed the multi-stage decision-making processes under uncertainty. From the viewpoint of policy-space, we clarified the difference between additive reward system and nonadditive one. We proposed both simple reward system and compound one.3. In the last year, we were mainly concerned with applications of the related approaches to both economic and engineering fields. We illustrated some graphical presentations and visual shows of optimal solutions.
本研究利用数学方法分析模糊环境下多阶段决策过程的最优结构,并将其应用于经济与工程领域。我们提出了一些在运筹学和数理金融学中都适用的方法。作为方法论,我们给出了动态优化的理论基础,其中动态规划占据了核心部分。具体而言,三种方法-(1)全历史方法,(2)奖励参数方法,(3)多阶段随机/模糊决策表方法-给出了一个共同的最优解。同时,这些方法也为未解决的问题开辟了新的广阔领域.在1997学年,我们通过不变嵌入给出了模糊环境下多阶段决策过程的最优结构。推导了后验条件过程、先验过程和原始(无条件)过程的最优解,明确了三种过程的区别. 1998年,我们分析了不确定性下的多阶段决策过程。从政策空间的角度,阐明了可加报酬系统与非可加报酬系统的区别。我们提出了简单奖励制度和复合奖励制度。3.在过去的一年里,我们主要关注的是相关方法在经济和工程领域的应用。我们举例说明了一些最优解的图形演示和可视化显示。
项目成果
期刊论文数量(90)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
岩本 誠一: "双対ファジィ動的計画について"京大数理研講究録「不確実な環境モデルでの動的行動決定システム」. 1048. 72-85 (1998)
岩本精一:《关于对偶模糊动态规划》京都大学数学研究所讲座《不确定环境模型中的动态行动决策系统》1048. 72-85 (1998)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
岩本 誠一: "分数型評価のマルコフ決定過程"京大数理研講究録「数理モデルにおける決定理論」. 1079. 153-163 (1999)
Seiichi Iwamoto:“分数型评估的马尔可夫决策过程”京都大学数学研究所讲座“数学模型中的决策理论”1079。153-163(1999)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
時永 祥三: "複雑系の工学的基礎とその課題"オフィス・オートメーション. 19・2. 30-37 (1998)
Shozo Tokinaga:“复杂系统的工程基础及其挑战”19・2(1998)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
中井 達: "不完備情報マルコフ過程におけるベイズ学習について"経済学研究(九大経済学会). 66・1. 67-85 (1999)
中井达:“关于不完全信息马尔可夫过程中的贝叶斯学习”经济学研究(九州大学经济学会)66・1(1999)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
S. Iwamoto: "On expected values of Markov statistics"Bull. Info. Cyber.. 30-1. 1-24 (1998)
S. Iwamoto:“关于马尔可夫统计的期望值”公牛。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
IWAMOTO Seiichi其他文献
IWAMOTO Seiichi的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('IWAMOTO Seiichi', 18)}}的其他基金
An inclusive study of Bellman equation in dynamic programming and applications to mathematical economics
动态规划中贝尔曼方程的包容性研究及其在数理经济学中的应用
- 批准号:
22540144 - 财政年份:2010
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
STUDY OF CONTROLLED INTEGRAL EQUATIONS AND MATHEMATICAL FINANCE THROUGH DYNAMIC PROGRAMMING
通过动态规划研究受控积分方程和数学金融
- 批准号:
17340030 - 财政年份:2005
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Non-Additive Criterion on Controlled Markov Chains and its Applications to Mathematical Finance
受控马尔可夫链的非可加性准则及其在数学金融中的应用
- 批准号:
13440036 - 财政年份:2001
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Study on Dynamic Model of Input-output Structure and Its Application to Analysis of International Economic Collaboration
投入产出结构动态模型研究及其在国际经济合作分析中的应用
- 批准号:
07680467 - 财政年份:1995
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
相似国自然基金
应用ISOCS监测侵蚀区土壤中137Cs,210Pbex,7Be的适用性
- 批准号:40701099
- 批准年份:2007
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
空间数据不确定性的若干问题研究
- 批准号:40352002
- 批准年份:2003
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:专项基金项目
相似海外基金
CAREER: Game Theoretic Models for Robust Cyber-Physical Interactions: Inference and Design under Uncertainty
职业:稳健的网络物理交互的博弈论模型:不确定性下的推理和设计
- 批准号:
2336840 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: DRMS:Group cognition, stress arousal, and environment feedbacks in decision making and adaptation under uncertainty
合作研究:DRMS:不确定性下决策和适应中的群体认知、压力唤醒和环境反馈
- 批准号:
2343727 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Continuing Grant
UQ4FM: Uncertainty Quantification for Flood Modelling
UQ4FM:洪水建模的不确定性量化
- 批准号:
EP/Y000145/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Research Grant
CAREER: Robust Reinforcement Learning Under Model Uncertainty: Algorithms and Fundamental Limits
职业:模型不确定性下的鲁棒强化学习:算法和基本限制
- 批准号:
2337375 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: AF: Medium: Algorithms Meet Machine Learning: Mitigating Uncertainty in Optimization
协作研究:AF:媒介:算法遇见机器学习:减轻优化中的不确定性
- 批准号:
2422926 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Continuing Grant
The Role of Ethnic Racial Discrimination on the Development of Anxious Hypervigilance in Latina Youth
民族种族歧视对拉丁裔青少年焦虑过度警觉的影响
- 批准号:
10752122 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Data Complexity and Uncertainty-Resilient Deep Variational Learning
数据复杂性和不确定性弹性深度变分学习
- 批准号:
DP240102050 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Discovery Projects
High Dimensional Approximation, Learning, and Uncertainty
高维近似、学习和不确定性
- 批准号:
DP240100769 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Discovery Projects
TrustMRI: Trustworthy and Robust Magnetic Resonance Image Reconstruction with Uncertainty Modelling and Deep Learning
TrustMRI:利用不确定性建模和深度学习进行可靠且鲁棒的磁共振图像重建
- 批准号:
EP/X039277/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Research Grant
UQ4FM: Uncertainty Quantification for Flood Modelling
UQ4FM:洪水建模的不确定性量化
- 批准号:
EP/X041093/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 5.82万 - 项目类别:
Research Grant














{{item.name}}会员




