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J-GLOBAL ID：202202248529157664   整理番号：22A0311214

遺伝的アルゴリズムを用いた再発性患者-医師相互作用のゲーム理論的解析【JST・京大機械翻訳】

A Game-Theoretic Analysis of the Recurrent Patient-Doctor Interaction Using Genetic Algorithms

著者 (4件)： Farago Paul (Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Cirlugea Mihaela (Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Hintea Sorin (Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Farcas Calin (Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania)
資料名： IFMBE Proceedings  (IFMBE Proceedings)
巻： 88  ページ： 274-281  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5069A  ISSN： 1680-0737  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療サービスは,Stag Huntゲームでこの研究でモデル化される患者-医師相互作用に依存する。ゲーム理論によって処方されたように,Stag Huntゲームは2つの純粋戦略Nash均衡を持ち,そこでは,両方のプレーヤーが協調するか,または両方のプレーヤー欠陥がある。本論文では,再発性患者-医師相互作用シナリオにおける協調を達成する方法を検討した。この目的のために,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてStag Huntゲームを解いた。そのように,進化論モデルは,世代に沿って学習し,一方,進化プロセスモデルにおけるランダム性は,戦略の選択において,tremblesをモデリングする。4つの試験シナリオをシミュレートした:GA反復の可変数,戦略の可変初期選択,反復相互作用の可変数,および個体群分割の可変比率。シミュレーション結果は,患者-医師協力を達成する手段に貴重な洞察を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *相互作用 ,  *ゲーム ,  *ゲーム理論 ,  協力 ,  戦略 ,  生物進化 ,  モデリング ,  個体群 ,  Nash均衡 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 進化論 ,  ランダム性 ,  医療サービス ,  プレイヤ ,  プロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ゲーム理論 ,  Stag Huntゲーム ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的アルゴリズム ,  再発 ,  患者 ,  医師 ,  相互作用 ,  ゲーム理論 ,  解析