2021 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 | 不確実性 / ファジィ集合 / 線形計画法 / イルノウン集合 / 階層分析法 / 多基準決定解析 / ルール抽出 / 匿名性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
不明確な係数をもつ線形計画問題に関しては、目的関数の係数ベクトルの変動範囲が最小範囲と最大範囲で定められる矩形のファジィ数および斜交ファジィベクトルで与えられる場合に、基底解のロバスト最適性の度合が簡単に計算できることを示し、これらを拡張した結果とともに英文学術論文として国際学術誌に投稿し年度内に掲載決定された。一方、最小、通常、最大の三つの範囲で与え、制約や目的のロバスト性に対する階層的な要求を与えるアプローチに関しては、基本モデルを英文学術専門書の論文として寄稿し、掲載決定された。また、一般モデルについて、完成した理論に基づき数値例を作成した。
最小範囲と最大範囲とを示す2重区間で一対比較行列が与えられる階層分析法に関しては、不整合性を扱う3手法を提案し、これらが線形計画法により容易に扱えることを示した。また、決定解析法を提案するとともに、従来の類似手法との相違を示した。提案法では、単に推奨される代替案順序を示すのではなく、種々の考え方に基づき、決定者が支持しうる代替案順序の分布が得られる。これにより優劣判断の躊躇い状況を多面的に把握することができるので、今後、様々な展開が可能となる。これらの成果を英文学術論文として国際学術誌に投稿した。
不精密ルールを用いたプライバシー保護手法については、今まで検討してきた方法とは異なったアイデアから、2クラス分類データからのk-匿名ルールを抽出する方法を提案した。この方法は、k-匿名性を満たさないルールを一つずつ修正していくアプローチで、k-匿名な精密ルールの抽出が、従来法よりずっと高速かつ簡潔に行え、得られたルールの有用性も高いことが分かった。k-匿名な不精密ルールの抽出における効果はそれほど大きくなかったので、更なる検討が必要になる。これらの成果を、国内学会および国際会議で発表した。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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