著者
一森 哲男
出版者
一般社団法人 日本応用数理学会
雑誌
日本応用数理学会論文誌 (ISSN:24240982)
巻号頁・発行日
vol.23, no.1, pp.15-35, 2013-03-25 (Released:2017-04-08)
参考文献数
16

本論文では下記の内容を含む.(1)すべての除数方式の配分結果が,あるタイプの離散最適化問題の最適解として表現できることを示した.(2)ある基本特性を満たす除数方式のサブクラス(人口比例型除数方式)を提案し,人口比例型除数方式を離散最適化問題として表現した.この基本特性を満たす目的関数の性質についても議論した.(3)最後に,人口比例型除数方式が著者が以前に提案していた緩和除数方式に等価であることを証明した.
著者
一森 哲男
出版者
情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.50, no.12, pp.3127-3135, 2009-12-15

人口に比例して議員定数を配分することは一見簡単な問題と思えるが,実は意外と難しい.この問題はアメリカ合衆国憲法に記載されているが,200年以上にわたり議論が続いており,解くことのできない問題ともいわれている.しかしながら,現時点では,この問題はヒル方式かウェブスター方式で解かれると考えられている.両方式間の最大の争点は,大州と小州間の配分議席数による偏りである.どちらの配分方式がより小さな偏りを与えるのか.本論文では,従来の考え方の矛盾点を明らかにし,新しい考え方により,ヒル方式だけでなくウェブスター方式も絶対的に小州に有利なこと,さらに,従来の定説どおり,ヒル方式がウェブスター方式より相対的に小州に有利なことを示し,ウェブスター方式の優位性を与えた.The problem of assigning seats in the U.S. House of Representatives based proportionally on the population of states is seemingly simple but to solve it is not. The U.S. Constitution poses this apportionment problem and the issues of which is the best method have been debated for more than 200 years. In fact, it might be considered to be unsolvable. However, at least at this moment, only one of Hill's and Webster's methods is believed to solve the apportionment problem. First it is shown that both methods favor the small states in our model, which appears to disagree with an established opinion. Since Hill's method favors the small states more than Webster's also in our model, the author's conclusion is that Webster's method is the best, which is outwardly the same as Balinski and Young's assertion.
著者
一森 哲男
出版者
公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会
雑誌
日本オペレーションズ・リサーチ学会和文論文誌 (ISSN:04534514)
巻号頁・発行日
vol.56, pp.1-14, 2013-12

この論文は議員定数配分問題を扱う.すなわち,人口に比例して議席を配分するテーマを扱う.本論文の目的を具体的に言えば,著者が最近提案した配分方式である緩和除数方式が比例方式であることを証明し,歴史上の五つの議席配分方式(Adams方式,Dean方式,Hill方式,Webster方式,Jefferson方式)との関連性を明らかにすることである.妥当な配分方式はすべて比例方式なので,当然,緩和除数方式も比例方式であるべきである.これら5方式の内,2方式しか緩和除数方式ではないが,5方式全体との関係を俯瞰することは重要である.
著者
一森 哲男 加藤 直樹
出版者
一般社団法人 日本応用数理学会
雑誌
日本応用数理学会論文誌 (ISSN:24240982)
巻号頁・発行日
vol.8, no.3, pp.389-404, 1998-09-15 (Released:2017-04-08)
参考文献数
10

This paper treats an allocation of a fixed amount of discrete resources to a set of activities so that the performances of activities resulted from the allocation are balanced as much as possible. However, the perfect balanced allocation is not possible, in general, due to the discreteness of resources. So, our aim is to minimize imbalance among the performances. We consider the variance of the performances among activities as a measure of the imbalance. Thus, our problem is formulated as a minimum-variance resource allocation problem. We propose a branch-and-bound algorithm whose experimental computer program was run on 12, 000 examples.
著者
一森 哲男
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.50, no.12, pp.3127-3135, 2009-12-15

人口に比例して議員定数を配分することは一見簡単な問題と思えるが,実は意外と難しい.この問題はアメリカ合衆国憲法に記載されているが,200年以上にわたり議論が続いており,解くことのできない問題ともいわれている.しかしながら,現時点では,この問題はヒル方式かウェブスター方式で解かれると考えられている.両方式間の最大の争点は,大州と小州間の配分議席数による偏りである.どちらの配分方式がより小さな偏りを与えるのか.本論文では,従来の考え方の矛盾点を明らかにし,新しい考え方により,ヒル方式だけでなくウェブスター方式も絶対的に小州に有利なこと,さらに,従来の定説どおり,ヒル方式がウェブスター方式より相対的に小州に有利なことを示し,ウェブスター方式の優位性を与えた.
著者
田中 正敏 一森 哲男 山田 茂
出版者
日本生産管理学会
雑誌
生産管理 (ISSN:1341528X)
巻号頁・発行日
vol.9, no.1, pp.7-12, 2002-07-10 (Released:2011-11-14)
参考文献数
13

本論文では, 発見されたフォールトの修正も考慮したとき, 与えられたテスト労力量をどのように配分すれば単体テストのモジュールで発見されるフォールト数の期待値が最大になるかを議論する.ここで, 投入されるテスト労力量と達成されるソフトウェア信頼性を関係づけるために, テスト労力依存型ソフトウェア信頼度成長モデルを適用する. また, 以上の結果を数値例により具体的に示す.
著者
一森 哲男
出版者
一般社団法人日本応用数理学会
雑誌
日本応用数理学会論文誌 = Transactions of the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics (ISSN:09172246)
巻号頁・発行日
vol.16, no.3, pp.265-276, 2006-09-25
被引用文献数
2

This paper discusses two apportionment methods taking account of dispersion. The first one minimizes the variance of per capita shares of a representative of 47 prefectures. And the second one minimizes the coeffcient of variation of those shares of a representative of 47 prefectures. We observe that these methods give reasonable allocations of 300 seats to 47 prefectures and also reasonable allocations of 180 to 11 blocks in Japan.