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(1) 区間重要度推定によりロバスト性を考慮した決定解析が可能となることを示してきたが，次の良い成果が得られた．すなわち，最小範囲最大化に基づくいくつかの区間重要度推定法を新たに提案し，それらの有用性について数値実験による考察を続けた．各基準の重要度が区間で表され，最大リグレット最小基準やマキシミン基準により代替案が順序付けられる場合には，最小範囲最大化に平均を導入した推定法による順序推定が，従来法より良い精度を示すことが明らかになった．なお，非一意性に対処するため区間重要度の中心の和が１であるという条件を加えている．従来法と同じ少ない選好情報からでも十分有用な区間重要度が推定ができることを明らかにした．
(2) 区間の中心の総和が1以下の正規な区間重要度ベクトルに対応する基本割当関数がどのようなものであるか考察し，それを明らかにした．これにより，正規な区間重要度ベクトルの半分は，証拠理論における通常のbelief関数の集合に対応し，残り半分は非正規な基本割当の解釈を変更した変種belief関数の集合に対応することを明らかにした．さらにこれらの2種類の集合は一対一に対応することも分かった．この成果により，正規な区間重要度ベクトル(区間確率)と証拠理論の関係が，世界で初めて明確化されたと考えられる．この成果を国際学術誌に投稿した．
(3) 代替案間の選好確率と整合しやすい区間効用モデルを求めるため，区間UTA法のモデル同定問題の評価関数を調整した．種々の評価関数を試み，一致，逆転，危険，躊躇などの視点から妥当性を考察した結果，区間UTA法として当初提案した評価関数が良いことが分かった．また，一つの区間効用モデルでは，選好確率との整合度が十分高くないので，複数の区間効用モデルを用いることも考察した．研究期間を通して非線形モデルはファジィルールを導入した非線形モデルも提案した．
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