• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2013 Fiscal Year Annual Research Report

大規模計算支援による意思決定の簡易化

Research Project

Project/Area Number 23500164
Research InstitutionHokkaido University

Principal Investigator

鈴木 恵二  北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (10250482)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 川村 秀憲  北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (60322830)
Keywords意思決定支援 / AHP
Research Abstract

本研究では,大規模計算の能力を活用し,意思決定手法の活用において,利用者の負担を軽減し,簡易にかつ素早く意思決定を行な うための理論開発を行なう.具体的には,意思決定手法としてAHP(AnalyticHierarchyProcess)を取り上げる.AHPは人間の勘や経験等 主観的判断による指標の数値化や,代替案評価の構造,過程の明示ができ,解として代替案の定量的評価を得ることが出来るといった 特性を有する.一方,利用における問題としては,評価項目間や,各評価項目における代替案間の全ての一対比較をしているため,評 価項目数,代替案数が多いと一対比較数は膨大となるという弱点,すなわち,多数代替案問題がある. 本研究では,この問題点に対するアプローチとして,多数代替案問題を一対比較の順序決定にかかる探索問題と考え,大規模並列計 算を使った先読み探索を行うこととした. 平成23年度は上記アプローチを進めるための,解空間を表す木構造の作成範囲を縮小する方法の確立を行った.比較順序を表す探 索空間は,木構造を成す.この一対比較の順序と値を考慮した木構造は巨大になるため、作成する木構造の範囲を縮小する必要がある 。そこで、本研究では評価項目間、各評価項目における代替案間でトーナメント方式により仮の一位を決定した後に、後述する評価関数に基づく解空間の探索を行うものとする。利用者が一対比較を開始するとともに木構造の作成、枝刈りを並列・分散的に行い、評価 項目間、各評価項目における代替案間でトーナメント戦を行っている間の一対比較を基に、適宜作成する木構造の範囲縮小を行うもの とした.この方策の理論的な確立と一般化を中心に進めた.上記方策の正当性と効率性を確認するとともに,評価項目数,代替案数の 増加に対して,規則性を見いだすとともに,探索アルゴリズムのプロトタイプを構築した.

  • Research Products

    (1 results)

All 2013

All Presentation (1 results)

  • [Presentation] LCO Applied to Large Scale Connected Double Circles TSP for Comparing Heuristic Strategies2013

    • Author(s)
      Yohko Konno, Hidenori Kawamura, Keiji Suzuki
    • Organizer
      The 9th International Conference on Optimization: Techniques and Applications (ICOTA 9)
    • Place of Presentation
      台北(台湾)
    • Year and Date
      20131212-20131216

URL: 

Published: 2015-05-28  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi