■福山さん


羽藤：逐次ということ？上位の概念で書いたのがtimmermanのやつ．中小殿高い書き方をした方がいい．supernetworkだったら，渋谷に通い続けた履歴から選択肢集合が作れるが，これは個人間の変動でモデルを推定している．
マルコフ遷移確率分布関数は今回なんのことか．

福山：説明変数の期ごとの遷移確率を表している．

羽藤：最適停止問題はどういう位置づけ？

柳沼：バスのエンジンの交換のタイミングの問題だから近いものはあると思うが．

羽藤：この手の問題は最適停止問題がベースにある．秘書問題は回遊でも典型的．DP使ってる典型的な問題なので，レビューしたら位置づけがどうで，みたいな記述が必要．

柳沼：目的地を何個含ませるかを決定する問題？

羽藤：時間制約があるときにどこをチョイスするかという問題．

福山：時間制約内で行くべき目的地に行けるかどうかを決めている．

柳沼：逐次的にbellmanでパスを決めているとすると，最初から全て決まっているので，動的ではないのではないか．逐次的に選択させているのはDPで決めているのは少し違う気もするが．

羽藤：表現がもう少しちゃんとしないと伝わらない．選択肢集合の話がセットになっていないとわかりづらい．

大山：選択肢集合はずっと同じか．どれくらい滞在したかによって選択肢が絞られていくと思う．目的地の滞在時間は決定しているから，長くいたら次の効用が下がるみたいなのが面白い．

羽藤：タイムスペース図の折れ目がモデルに含まれていないということ．

大山：最適停止を去年やったが，回遊していくと選択肢集合が増えていって，その中で選ぶということになる．選択肢集合の生成手法というタイトルから想像していたことと違った．

福山：選択肢集合は時間制約がある中で減っていく

羽藤：駅設定で時間制約があるのがどうか，という質問が出そう．駐車場と違って制約時間がないが，駐車場だと近くの施設で買い物して次どこ行くか，ということになる．

永杉：飲み会の２次会行くか，という問題に近そう．

羽藤：駅周りは最適停止問題が合っていると思うが，時間制約を入れたモデルの整理をするといいと思う．そもそものリサーチクエスチョンは何か？

福山：元々の出発点は離散連続で時間配分をするモデルだったが，全部を一度に決定するモデルは違う気がして，本当は時間割引のような先の予定が決まっていても最初の目的地を選んでしまうこともあって，残り時間を考えつつの動的な行動の変化を考えるべきではないか，ということ．

森部：一番最初に全部のルートを決めている？最初は目的地一つだけを決める？

羽藤：最初の目的地に行く効用はこれ，次の残り時間の元での次の目的地に行く効用はこれ，というのを通しでやるんだが，それぞれで残り時間はこれ，というのを最初に再帰的に決めているモデルになっている．

ジアン：次にどこに行くかはどう決めている？

福山：データから分布を与えている．

大山：遷移確率の状態変数はどうやって決定している？それぞれの説明変数についてそれぞれの遷移確率があるということか．

矢野：最後に駅に戻らない？

福山：最後に駅に戻る時間を考慮した時間制約を決めている．

羽藤：選択を打ち切ったら後は帰るだけ，ということ．最適停止問題だったら時間の概念はない．もう一段上位の抽象的な概念が必要．