2020 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 / 区間AHP / ロバスト性 / 匿名化 / 不精密ルール / トレランス分析 / イルノウン情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度の研究成果は以下の通りである．
(1) 前年度と同様に，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．これらのアプローチを考察し，次の成果を得た．
(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について，具体的な数値例を作成するとともに，一拡張として変動範囲と満足範囲のレベルの和を最大化する問題を考察した．
(1-b) 目的関数の係数を最小範囲と最大範囲によりファジィ数として定めた線形計画問題を取り上げ，最良可能的最適基底解の係数変動に対するロバスト性の度合をトレランス分析を用いて簡潔に求める方法を提案した．
(1-b&c) 一対比較行列の各成分が最小範囲と最大範囲で与えられる階層分析法において，情報の矛盾を処理する三つの方法を取り上げ，それらが線形計画問題に帰着できることを示した．また，正規な区間重要度ベクトルを仮定した場合の決定解析手法を提案した．これにより，同様な情報に基づくファジィ集合によるアプローチと全く異なった解析ができることを示した．この研究に関連して，正規な区間重要度ベクトルと証拠理論との関係を明らかにした．
(2) 2クラス分類データ表の不精密ルールによる匿名化手法の計算量を削減する方法をいくつか考察した．その結果，k-匿名な精密ルールの条件部を満たす対象を纏めて扱うことが有効であると判明したが，計算量削減に向けた更なる考察が必要となる．l-多様性の導入は計算効率性の面で現段階では実用的とは言えない．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
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において，要求に応じたロバストな解を求める方法を論文として纏める課題は，大部であり，コロナ感染拡大による研究環境への影響もあり，想定以上に時間が経過し遅れているが，数値例も作成できたので，令和3年度に遅れを取り戻せると考えられる．他はほぼ予定通り進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度は次の二つの研究を遂行し，研究成果をまとめる．
(1) 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．これらを用いた二つのアプローチをさらに精緻化かつ拡張する．
(1-a) 不明確な係数をもつ線形計画問題において，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，決定者が制約のロバスト性に対する階層的な要求を与えることにより望ましい解を求める方法を論文として纏める，また，同様な考え方に基づいた他のアプローチを考案する．
(1-b) 最小範囲と最大範囲で一対比較行列が与えられた階層分析法に適用した多基準意思決定支援手法について考案するとともに，グループ意思決定への応用を検討する．この際，グループ間の情報あるいは好みの不一致の取り扱い方を議論する．さらに，ファジィ集合を用いた場合との相違を考察する．
(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、引き続き，より計算量の少ない方法を考案し，どの程度削減できるか数値実験により検討する．
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