静的逆最適化による実データの解析と解釈
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概要
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本論文では,静的逆最適化問題に用いた従来型の2次評価関数に一次項を加えて,現実のデータが与えられた場合,それを最適とする評価関数を求めるネットワーク学習方法を提案する。この解法において,多量データに適用するための属性最小値によるパレート最適解を求めるアルゴリズムを提案する。これにより少ない計算回数でデータ集合からパレート最適解と不等式制約条件を定めることができる。計算機実験においてネットワーク学習で定まった評価関数の特徴を検討し,本提案の有効性を実証した。また東京などの賃貸住宅データを用いて,賃貸住宅の入居者の評価基準における潜在的な要因を解釈した。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-26
著者
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