2019 Fiscal Year Annual Research Report
Representations and calculations of uncertainty for decision aid considering human factors and utilization of ambiguity
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18H01658
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
乾口 雅弘 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (60193570)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ファジィ線形計画法 / 必然性測度 / ロバスト性 / 区間AHP / イルノウン情報 / 匿名性 / 不精密ルール / 証拠理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
次の研究を行った．
(1) 前年度と同様に，パラメータの変動する範囲を最も小さく見積もった最小範囲と最も大きく見積もった最大範囲の二つ，あるいは，中程度に見積もった通常範囲を加えた三つの集合で表す．同様に，満足できる範囲も，最小範囲と最大範囲の二つ，あるいは通常範囲を加えた三つの集合で表す．これらを用いて基本的に二つのアプローチを検討した．
(1-a) 係数が不明確な線形計画問題を取り上げ，係数が想定内でどのように変動しても十分満足できるロバストな解を求める方法を考究した．変動範囲と満足範囲それぞれの最小範囲，通常範囲，最大範囲を用いて，最小限必要なレベルから理想的なレベルまで，決定者が制約のロバスト性に対する階層的な要求を直感に従い自由に与えることにより，要求に応じた解が線形計画法を用いて求められることを論文として纏め始め，数値例と一部の説明を残すところまで纏めた．
(1-b) 一対比較値が最小範囲と最大範囲で与えられる場合の階層分析法を検討した．情報が矛盾する場合，矛盾した情報の一方あるいは両方をキャンセルするアプローチが線形計画問題として定式化できることを示した．また，与えられた情報からの乖離度を最小化する区間重要度集合を求める問題の解は唯一に定まらないことも明らかにした．さらに，正規な区間重要度による表現を証拠理論から考察し，ある程度，関係を明らかにした．
(2) 2クラス分類データ表に対して，抽出されたルールに基づき，各クラスを部分クラスに細分することにより，不精密ルールを用いた匿名化法が適用できることを示した．また，不精密ルールを用いた匿名化法にl-多様性を導入することにより，匿名性が増すことが明らかになった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
変動範囲と満足範囲それぞれの最小範囲，通常範囲，最大範囲を用いて，最小限必要なレベルから理想的なレベルまで，決定者が制約のロバスト性に対する階層的な要求を直感に従い自由に与えることにより，係数が不明確な線形計画問題の要求に応じた解が線形計画法を用いて求められることを論文として纏める課題は大部であるため時間を要しているが，確実に進んでいる．また，一対比較値が最小範囲と最大範囲で与えられる場合の階層分析法，および不精密ルールによるデータ匿名化法に関する研究では順調に進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の推進方策は以下の通りである．
(1) 本年度と同様に，パラメータの変動する範囲を最小範囲と最大範囲の二つ，あるいは，通常範囲を加えた三つの集合で表し，同様に，満足できる範囲も，最小範囲と最大範囲の二つ，あるいは通常範囲を加えた三つの集合で表す．これらを用いて基本的に二つのアプローチをさらに検討する．
(1-a) 係数が不明確な線形計画問題を取り上げ，変動範囲と満足範囲それぞれの最小範囲，通常範囲，最大範囲を用いて，最小限必要なレベルから理想的なレベルまで，決定者が制約のロバスト性に対する階層的な要求を直感に従い自由に与えることにより，要求に応じた解を求める方法の拡張を検討する．
(1-b) 最小範囲と最大範囲に関する複数の情報が与えられ，それらが矛盾する場合の取り扱いは容易ではない．いくつかの考えられる方法を整理する．また，階層的意思決定手法や線形計画法へ応用を検討する．
(1-c) 最小範囲と最大範囲で正規な区間ベクトルが与えられた場合，数理的にどのように扱えばよいかを考察し，正規なファジィベクトルとの相違を明確化する．
(2) 不精密ルールを用いたプライバシー保護手法について，2クラス分類データの場合の提案法が多くの計算量を必要とすることから、より計算量の少ない方法を考察する．また，このプライバー保護法へのl-多様性の導入の効果について考察する．
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