| 研究課題/領域番号 |
18H01658
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
乾口 雅弘 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (60193570)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ファジィ線形計画法 / 必然性測度 / ロバスト最適性 / 階層分析法 / 2重集合 / 整合化法 / ルール抽出 / k-匿名性 / 不確実性 / ファジィ集合 / 線形計画法 / イルノウン集合 / 多基準決定解析 / 匿名性 / イルノウン情報 / 不精密ルール / ロバスト性 / 区間AHP / 匿名化 / トレランス分析 / ファジィ計画法 / 可能性理論 / ロバストな解 / データプライバシー / 証拠理論 / 多基準意思決定 / ラフ集合 / プライバシー保護 / ロバスト最適解 / 階層的意思決定法 / 決定支援 |
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| 研究成果の概要 |
近年，不確かさの度合の不確かさをモデル化した複雑なモデルを扱う研究が盛んであるが，モデル化において人へ要求する情報が多く，煩雑となりやすい．本研究では，最適化や決定問題を取り上げ，少ない情報に基づくモデルで不確実性を扱っても，十分効果的に人の要求を反映した解析が可能となることを明らかにした．また，決定解析やルール抽出において，与えられたデータや情報の不確かさをモデルに取り込むことにより，解の許容範囲の特定やプライバシー保護に活用できることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
少ない情報でも不確かさと選好を十分に反映でき，モデルの簡便性により問題が扱いやすくなること，および，データに含まれる不確かさをモデルに反映する方法とその有用性を明らかにしている．特に，選好を反映した必然性測度の定め方，非退化基底解の必然的最適性の容易な解析法，最小と最大の範囲で表される不明確な範囲に関する矛盾した情報の整合化法，相対重要度が不明確な範囲で与えられる場合の多基準決定問題の解析法，不精密ルールのプライバシー保護への応用など，まったく新しい考え方に基づいた新規な手法を提案している．
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