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本研究では，解析的な分析が不可能な様々な不確実性が存在する金融問題，経営の意思決定の問題に対して，実務的に意味のある定量的な分析を可能とする数値計算手法のアプローチとして，ADPRL(Approximate Dynamic Programming & Reinforcement Learning)を提案した．研究ではその構成要素であるモデル開発，シュミレーション技法，最適化アルゴリズムそれぞれに関しての研究を行い統合フレームワークを構築した．
次に，実際の経営者がリスクとリターンの両方を分析し，最適な意思決定を行うために，高次元，曖昧性，モデルの不確実性の下で様々なアプリケーションを分析した．
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