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J-GLOBAL ID：201802234291057334   整理番号：18A0331830

割当てを最適化した層化ランダムサンプリングによるShapley値の改善多項式推定【Powered by NICT】

Improving polynomial estimation of the Shapley value by stratified random sampling with optimum allocation

著者 (4件)： Castro Javier (Departamento de Estadistica e I.O. III. Facultad de Estudios Estadisticos, Universidad Complutense de Madrid, Av. Puerta de Hierro s/n. 28040, Madrid, Spain) ,  Gomez Daniel (Departamento de Estadistica e I.O. III. Facultad de Estudios Estadisticos, Universidad Complutense de Madrid, Av. Puerta de Hierro s/n. 28040, Madrid, Spain) ,  Molina Elisenda (Departamento de Estadistica, Universidad Carlos III de Madrid, Calle Madrid, 126. 28903, Getafe, Madrid, Spain) ,  Tejada Juan (Instituto de Matematica Interdisciplinar (IMI), Departamento de Estadistica e Investigacion Operativa, Facultad de Ciencias Matematicas, Universidad Complutense de Madrid. Plaza de Ciencias 3. 28040, Madrid Spain)
資料名： Computers & Operations Research  (Computers & Operations Research)
巻： 82  ページ： 180-188  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0216B  ISSN： 0305-0548  CODEN： CMORAP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,協調ゲームのためのShapley値を推定するCastroら(2009)によって提案されたサンプリング理論に基づく多項式法の精密化を提案した。以前に提案された推定法の分散を解析することに加えて,分散を低減するために,最適割当を用いた層化ランダム・サンプリング法を採用した。層別アプローチのいくつかの望ましい統計的特徴を調べ,成層,平均で約30%と最善のケースで80%以上であることによる利得を解析することにより,いくつかの計算結果を提供した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *成層 ,  利得 ,  協力ゲーム ,  層別 ,  *多項式 ,  *無作為抽出 ,  精密化 ,  *最適化 ,  推定法 ,  *Shapley値 ,  *改変

著者キーワード (5件)： 計算機科学 ,  ゲーム理論 ,  オペレーションズリサーチ ,  Shapley値 ,  層別サンプリングアルゴリズム

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (7件)： 割当て ,  最適化 ,  層化 ,  ランダムサンプリング ,  Shapley値 ,  多項式 ,  推定