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さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！
　本書は，数理的に扱える意思決定の基礎を，Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです．
　アンカリング効果の評価法，ベイズ推定に基づいた信憑性の変化，エージェントや強化学習を適用した意思決定，不完備情報ゲーム，集団の意思決定などを解説しています．
　本書では，意思決定のモデルの立て方，意思の測定分析などの説明に重点を置き，計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります．また，すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し，読者の手もとで実行ができるようにしています．
第1章　はじめに
第2章　戦略の微分方程式モデル
第3章　基礎的な意思決定の数理的扱い
第4章　ゲーム理論の基礎
第5章　意思決定のための OR の基礎
第6章　組合せ最適化による意思決定
第7章　マルチエージェントベースモデリングによる意思決定
第8章　強化学習による意思決定
第9章　不確定性を含むゲームでの意思決定
第10章　集団の意思決定
第11章　意思決定とメカニズム・デザインの視点
索引