Python意思決定の数理入‪門‬

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。



さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう!

本書は,数理的に扱える意思決定の基礎を,Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです.

アンカリング効果の評価法,ベイズ推定に基づいた信憑性の変化,エージェントや強化学習を適用した意思決定,不完備情報ゲーム,集団の意思決定などを解説しています.

本書では,意思決定のモデルの立て方,意思の測定分析などの説明に重点を置き,計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります.また,すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し,読者の手もとで実行ができるようにしています.



第1章 はじめに

第2章 戦略の微分方程式モデル

第3章 基礎的な意思決定の数理的扱い

第4章 ゲーム理論の基礎

第5章 意思決定のための OR の基礎

第6章 組合せ最適化による意思決定

第7章 マルチエージェントベースモデリングによる意思決定

第8章 強化学習による意思決定

第9章 不確定性を含むゲームでの意思決定

第10章 集団の意思決定

第11章 意思決定とメカニズム・デザインの視点

索引