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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

研修医配属における地域間格差を調整するための制約のモンテカルロ木探索

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230050
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230050
94971e6e-0964-4bc7-8a0a-57e2b6868ecf
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-2T-08.pdf IPSJ-Z85-2T-08.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 研修医配属における地域間格差を調整するための制約のモンテカルロ木探索
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
電通大
著者所属
ニューヨーク大学
著者所属
サイバーエージェント
著者所属
電通大
著者名 板垣, 圭知

× 板垣, 圭知

板垣, 圭知

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小宮山, 純平

× 小宮山, 純平

小宮山, 純平

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阿部, 拳之

× 阿部, 拳之

阿部, 拳之

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岩崎, 敦

× 岩崎, 敦

岩崎, 敦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 マッチングとは学生と学校、研修医と病院のように、2種のエージェント間の望ましい組合せを求める問題であり、学校選択制や研修医配属といった様々な応用例がある。従来は、病院に割り当てる研修医数に対して、個別に上限を課すこと(個別上限)のみを考慮していた。しかし実際には、研修医配属で離島や過疎地域に一定数の研修医を配属するために、都市地域の病院への配属に上限を課すこと(地域上限)も考慮する。本研究では、地域上限を満たしつつ、研修医の満足度をできるだけ大きくするような個別上限を求める問題を考える。この問題は一般にはNP困難であるが、モンテカルロ木探索を用いて近似解を求めることに成功した。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 513-514, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:18:37.634416
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