文献一覧: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (雑誌)

4 0 0 0 多次元正規乱数の作成法 : OR手帳

著者: 脇本和昌
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: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)
巻号頁・発行日: vol.23, no.2, 1978-02-01

https://ci.nii.ac.jp/naid/110001186428

3 0 0 0 わが国の年金制度の概要(<特集>年金のオペレーションズ・リサーチ)

著者: 小田一博
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: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)
巻号頁・発行日: vol.50, no.10, pp.681-687, 2005-10-01

わが国の年金制度は「社会的扶養」を基本とし, 全国民に共通した「国民年金(基礎年金)」をベースに「被用者年金」および「企業年金」の3階建ての体系となっている.この「国民年金」と「被用者年金」は公的年金, 「企業年金」は私的年金と位置づけられている.公的年金においては, 今後少子高齢化が進行するため, 制度の支え手である現役世代が減り保険料収入が減少する一方, 高齢者の増加や平均寿命の伸びで給付費が増大することが見込まれており, 平成16年において, 将来にわたり安心できる持続可能な年金制度の構築を目指し, 給付と負担のあり方を見直す等の制度改正が行われた.

2023-02-19 16:07:37
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110001868290

運行管理システムに記録された運行実績データから,日々の列車の運行状況や遅延量を秒単位で把握することが可能になった.遅れに強い安定した列車運行を実現するには,このデータを活用し,遅延によって生じる個々の列車間の影響を詳細に分析することが不可欠である.ところが,従来のように遅延量に基づく分析手法では限界があり,これに代わる新たな遅延の評価指標が必要であった.そこで,東京地下鉄(以下「東京メトロ」という)ではバッファインデックス(Buffer Index)を考案し,列車遅延の評価・分析および列車ダイヤの頑健性向上の手掛かりとしての有効性を示した.

2020-09-03 12:15:50
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110009489977

3 0 0 0 コレスポンデンス分析における布置の精度

著者: 齋藤朗宏豊田秀樹
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: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)
巻号頁・発行日: vol.49, no.3, pp.168-173, 2004-03-01
被引用文献数: 1

2017-02-26 08:25:10
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110001186071

3 0 0 0 PPBSの教訓と政策科学への道(<特集>政策科学の実践)

著者: 福島康人
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: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)
巻号頁・発行日: vol.25, no.5, pp.285-296, 1980-05-01

https://ci.nii.ac.jp/naid/110001186791

3 0 0 0 種々のリンクパズルへの応用(<特集>BDD/ZDDを用いた新しい列挙索引化技法(フロンティア法)とその応用)

著者: 吉仲亮岩下洋哲川原純斎藤寿樹鶴間浩二湊真一
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: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)
巻号頁・発行日: vol.57, no.11, pp.616-622, 2012-11-01

本稿では,フロンティア法による,与えられたグラフ上の特定の制約を満たす部分グラフ抽出の具体的応用例として,ナンバーリンクとスリザーリンクと呼ばれるパズルそれぞれのための解答器と問題生成器のアルゴリズムを提案し,実験結果を報告する.また,この技術を用いたスリザーリンクの問題作成支援についても議論する.

2016-06-04 04:26:07
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110009544489

3 0 0 0 エージェントベースモデリングの認識論(<特集>意思決定数理モデルと認識・心)

著者: 出口弘
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: オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)
巻号頁・発行日: vol.56, no.10, pp.598-604, 2011-10-01

本稿では,エージェントベースのモデリング&シミュレーションに関する認識論的課題を扱う.そこでは方法論的なモデルの展開(Unfolding)と畳込み(Folding)という概念を鍵に,エージェントベースのモデル作法について論じる.従来のマクロな微分方程式モデルを中心としたモデル化技法は,マクロな変数の増減を定める動的プロセスを定式化するものである.しかしそのマクロ変数がマイクロなエージェントの状態変数から得られるシステムでは,個々のエージェントの状態変数からなるモデルへとモデルを展開することで,より微細な境界条件をモデルに組込むことが可能となる.本稿ではこうした異なる粒度や視点を持ったモデル間の相互関係をモデル化の認識論として分析する.