Python 意思決定の数理入門

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