競合的逐次決定過程の研究

竞争序贯决策过程研究

• 批准号: 62540153
• 负责人: 坂口 実
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1987
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1987 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-62540153/
• 关键词: 線形計画; エントロビー; ゲーム; ゲームの値; 最適停止問題; 探索問題

研究集会を通じて共同討論を重さね, 競合的逐次決定過程に関する種々のモデルについて, その解の特性を把握した. 以下はそれらのうちの一部である.1.多目的二人ゲームに対して線形計画法による形式化を行こない, これとZelenyの解法との関係を考察した.2.消費者の購買行動についてエントロピー最大化の原理を適用し, 新しい第3のブランドが参入したときの消費者の行動について解析した.3.二人のタイミング・ゲームの一つの典型的な形である決闘ゲームについてゲームの終了時刻がrandomな場合について, (i)Noisy(ii)silent(iii)非零和ケースについて各々適当な精度関数の下で最適政策と, ゲームの価を求めることができた.4.離散時刻の実数価確率過程Z=(Z(i),Fr(n))を利得過程とする最適停止問題において停止時刻が最適であるような停止領域の新しい構成法を提案した.5.静止目標物がn地域のどれかに入っており, 探索者が発見確率を改善することができるとき, 与えられた時間内に目標物を発見する確率を最大にするための最適政策がある政策の集合の中にあることを示し, その製作の求め方を示した. 同時に数値例を挙げた.6.古典的な秘書選びの問題に対して, 3回のocceptが許され, その中にbestな二人を含む確率を最大にする政策を求めた.7.タイミング・ゲームにおいて情報に遅れのある場合にそのゲームの値と最適政策を求め, 数値例を求めることができた.

Research rally を tong じ て discuss を heavy さ ね, concurrence of sequential decision process に masato す る kind 々 の モ デ ル に つ い て, そ の の solution features を grasp し た. The following は そ れ ら の う ち の a で あ る. 1. The two multi purpose ゲ ー ム に し seaborne て linear planning law に よ る formal line を こ な い, こ れ と Zeleny の solution と の を masato department inspects し た. 2. Consumers の purchases に つ い て エ ン ト ロ ピ ー maximize の principle, the applicable し を new し い 3 の ブ ラ ン ド が participation し た と き の consumers の action に つ い て parsing し た. 3. Two の タ イ ミ ン グ · ゲ ー ム の a つ の typical な form で あ る definitely 闘 ゲ ー ム に つ い て ゲ ー ム の end moment が random な occasions に つ い て, Noisy (I) (ii) silent (iii) nonzero-sum ケ ー ス に つ い て all the 々 appropriate number of masato の な precision under the optimal policy で と, Youdaoplaceholder0 ゲ ム ム 価を 価を find める とがで とがで た た.4. Number of discrete time の be 価 probabilistic process Z = (Z (I), Fr (n)) を gains process と す the optimal stop る に お い て stop moment が optimum で あ る よ う な の stop domain new し い composition method proposed を し た. 5. Stationary target が n regional の ど れ か に into っ て お り, explorer が 発 see probabilistic を improve す る こ と が で き る と き, with え ら れ に た time target を 発 see す る probabilistic を biggest に す る た め の optimal policy が あ る policy の collection in の に あ る こ と を し, そ の making の ask め side を shown し た. に at the same time the numerical example を 挙 げ た. 6. Classical な secretary choose び の problem に し seaborne て, 3 back の occept が xu さ れ, そ の に in the two best な を containing む probabilistic を biggest に す る policy を o め た. 7. タ イ ミ ン グ · ゲ ー ム に お い て intelligence に 遅 れ の あ る occasions に そ の ゲ ー ム の numerical と を め, the optimal policy Take the numerical example を to find める とがで とがで た た.

项目成果

Minoru Sakaguchi: Mathematica Japonica. Vol.32. 475-492 (1987)

坂口稔：日本数学。

Minoru Sakaguchi: Mathematica Japonica. Vol.32. 649-663 (1987)

坂口稔：日本数学。

Tadashi Kurisu: Mathematica Japonica. Vol.32. 757-768 (1987)

栗栖正：日本数学。

Minoru Yoshida: Journal of Information & Opticization Sciences. Vol.9. (1988)

吉田稔：信息杂志

Minoru Sakaguchi: Mathematica Japonica. Vol.33. 133-145 (1988)

坂口稔：日本数学。