2009 Fiscal Year Annual Research Report
多種類の不確定性を含む環境下でのVaR基準による二段階意思決定モデル
Project/Area Number |
09J06866
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
王 曙明 Waseda University, 情報生産システム研究科, 特別研究員(DC2)
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Keywords | リスク管理 / バリューアットリスク / 混合不確定性 / ファジィランダム変数 / 近似スキーム / ニューラルネットワーク / 粒子群最適化(PSO) / 二段問題 |
Research Abstract |
本年度(2009.4-2010.3)では、次の2件の研究を完成させた。 (1)モデル構成 バリューアットリスク基準を用いて、ファジィランダム変数に基づく2段階プログラミングの確立を行った。モデルの評価関数はリスク(VaR)を最小化しており、拘束条件には多数の第2段階の計画問題を含んでいる。それらはファジィランダム係数の実現に依存している。 (2)モデルの解法 第1に、離散化方法、シンプレックスアルゴリズム、ランダムシミュレーション、と二分法を組合わせることで、ファジィランダムVaRを推定するための近似スキームを提案している。さらに、研究において収束定理を証明することで、近似スキームの収束性を保証している。次に、ニューラルネットワーク(NN)を学習させるために提案の近似スキームを用いた。このNNはVaRの計算を加速化するために用いている。最後に、十分学習したNNをPSOに組み込むことで、VaR基準に基づく2段階ファジィランダムプログラム(FRP-VaR)を解くために混合アルゴリズムを作成した。幾つかの数値例を用いて上記方法の効果を検証した。 研究の上記2部分は1国際学術誌論文と国際会議論文として発表した。また、提案の混合プログラムを信頼性問題のような他の問題に適用した。それらは他の学術誌論文として公表している。本年度に完成した研究はJSPSに対する提案のすべての基礎となるものであり、これを用いて提案しているFRP-VaRの構造を構築している。次年度においては、提案方法を実データに基づいて、配置問題のような現実の問題に応用することができる。研究は意思決定者を支援して実質的に実際の不確定な環境での2段階意思決定問題のリスクを最小にできる。
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Research Products
(7 results)