可能性回帰分析に基づくファジィシャープレイ値の導出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18053

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2018/11/09

タイトル(英語): Derivation of Fuzzy Shapley Value based on Possibility Regression Analysis

著者名: 春名 亮(金沢学院大学)

著者名(英語): Ryo HARUNA(Kanazawa Gakuin University)

キーワード: 合意形成|意思決定|ファジィ理論|シャープレイ値|可能性回帰|Consensus-building|Decision making|Fuzzy Theory|Shapley value|Possibilistic regression

要約(日本語): 連携的な意思決定問題は多くの社会組織で行われているが，合意形成は非常に重要なことである．本研究では合意の意思決定に対する合理的な解を，可能性回帰の概念を適用してシャープレイ値のファジィ化を行い，数値例を用いて従来のモデルと比較する．

要約(英語): Consensus-building is important matter in real world and social science. Shapley value is one of rational solution for consensus-decision making. It can assign total profit or risk if their data of characteristic function can be observed accurately. However, we often face ambiguous case such that we can grasp data only without accuracy in real world. In this paper we proposed fuzzy Shapley value derived by possibilistic regression model.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 713 Kバイト