内容紹介：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。
もくじ情報：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

橋本　洋志(ハシモト　ヒロシ)
１９８８年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程単位取得退学。現在、東京都立産業技術大学院大学・教授。工学博士（早稲田大学）