研究課題
若手研究(B)
本研究は、不確実な環境下での意思決定過程において従来研究されてきた動的計画法による理論的な最適性について、意思決定者の状態観測と行動決定の学習に基づく評価関数の推定による実用上の計算困難性の克服を目的としている。未知の推移法則をもつ数理モデルにおける学習アルゴリズムの理論構築とその応用研究を、ニューロダイナミックプログラミングによる時間差分法と区間ベイズ推定法によるモデル推定から最適解の探索手法を明らかにし、シミュレーションによる理論の数値実験、学習アルゴリズムの改良に取り組んだ。
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すべて 雑誌論文 (17件) (うち査読あり 6件) 学会発表 (10件) 備考 (1件)
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京都大学数理解析研究所講究録1559「最適化問題における確率モデルの展開と応用」 1559
http://www.math.kanagawa-u.ac.jp/~horiguchi