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