デザイン工学部Faculty of Enginneering and Design
SSS200NC（社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 200）オペレーションズリサーチ（２0２３度以降入学生）Operations Research
高須賀 将秀TAKASUKA Masahide
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | デザイン工学部Faculty of Enginneering and Design |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | B3851 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期後半/Spring(2nd half) |
| 曜日・時限Day/Period | 金3/Fri.3,金4/Fri.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | ○ |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | 選択 |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2023年度~）Category (2023~) |
都市環境デザイン工学科 専門科目 基礎科目 |
| カテゴリー（2019~2022年度）Category (2019~2022) | |
| カテゴリー（招聘学科）Category | 都市 |
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Outline (in English)
[Course outline]
This course provides basic knowledge and skills on some of the major themes of operations research (OR). Learn the basic knowledge and skills of several representative topics of OR.
[Learning Objectives]
1. Understand simultaneous and combinatorial optimization.
2. Understand network optimization.
3. Understand the logistics problem in 2024.
4. Understand simulation and integer programming problems.
5. Understand queueing.
6. Understand decision making under uncertainty.
7. Understand game theory.
8. Can answer some real-world optimization problems.
9. Be able to solve optimization problems using Microsoft Excel's solver function (Excel Solver).
[Learning activities outside of classroom]
・Preliminary study (acquisition of basic knowledge)
・Review of class contents
・Exercises and submission of exercises
The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
[Grading Criteria /Policy]
Course Approval Conditions
・Attendance rate must be 80% or more.
・Submission of the required materials must be more than 80%.
Course Evaluation Method
・Exercise assignment 60%
・Final assignment 40%
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
オペレーションズリサーチ（Operations Research, OR）とは，「実社会における問題解決や意思決定を支援するための数理的・科学的な方法論や技法」を対象とする研究分野である．ORの幾つかの代表的テーマについて基礎知識・技能を学ぶ．
到達目標Goal
1．連続最適化、組み合わせ位最適化を理解している．
2．ネットワーク最適化を理解している．
3．2024年物流問題を理解している．
4．シミュレーション・ 整数計画問題を理解している．
5．待ち行列を理解している．
6．不確実性下での意思決定を理解している．
7．ゲーム理論を理解している．
8．実社会における最適化問題をいくつか答えることができる．
9．Microsoft Excelのソルバー機能（Excelソルバー）を用いて最適化問題を解くことができる．
【修得できる能力】*【修得できる能力】*
- （Ａ）歴史・文化・自然の理解・尊重:
- （Ｂ）技術者倫理:
- （Ｃ）工学基礎学力:
- （Ｄ）専門基礎学力:70％
- （Ｅ）専門知識の活用・応用能力:30％
- （Ｆ）総合デザイン能力:
- （Ｇ）コミュニケーション能力:
- （Ｈ）継続的学習能力:
- （Ｉ）業務遂行能力:
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
具体的なテーマとして，「数理最適化」「グラフ・ネットワーク」「シミュレーション」「待ち行列」「不確実性下での意思決定」「ゲーム理論」を取り上げ，これらの基礎知識と代表的な手法について説明する．
理解度確認のための演習（テーマによってはノートパソコンを使用）や小テストを適宜授業時間内に行う．また，授業外に行うべき課題を各テーマごとに課す．課題の回収や小テストの実施には学習支援システムを用いる．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[対面/face to face]：ガイダンス，オペレーションズリサーチとは
・ 授業の進め方，評価について
・ オペレーションズ・リサーチとは
・ 実社会の活用シーン
第2回[対面/face to face]：最適化問題
・ 最適化問題
・ 連続最適化と組合せ最適化
・ 代表的な最適化問題とアルゴリズム
第3回[対面/face to face]：連続最適化
・ 連続最適化問題
・ 線形計画問題
・ 標準形への変形
・ 線形計画ソルバーと利用法
・ 単体法とその実装
第4回[対面/face to face]：組合せ最適化
・ 組合せ最適化
・ 連続最適化と組合せ最適化の違い
・ 組合せ最適化におけるソルバーの利用法
・ ナップサック問題
第5回[対面/face to face]：ネットワーク最適化とは1
・ グラフの定義
・ 最短路問題
・ 最大流問題
・ 最小費用流問題
第6回[対面/face to face]：ネットワーク最適化とは2
・ 木の定義
・ 全域木
・ 最小木問題
・ ダイクストラ法
第7回[対面/face to face]：物流2024年問題
・ 配送計画問題
・ ピンパッキング問題
・ デポ配置問題
第8回[対面/face to face]：シミュレーション・ 整数計画問題
・ マルコフ過程/マルコフ連鎖
・ モンテカルロ法
第9回[対面/face to face]：待ち行列理論1
・ 待ち行列理論
・ リトルの公式
・ ポワソン過程と指数分布
第10回[対面/face to face]：待ち行列理論2
・ 出生死滅過程
・ M/M/∞モデル
第11回[対面/face to face]：不確実性下での意思決定（ディシジョンツリー・効用）
・ 投資決定問題
・ マクシミン原理/マクシマックス原理/ミニマックス後悔原理
・ ラプラスの原理
・ 期待値原理/期待値・分散原理
・ 最尤未来原理/要求水準原理
第12回[対面/face to face]：不確実性下での意思決定（ディシジョンツリー・効用）
・ 多段階の意思決定問題
・ 効用関数
・ 期待効用最大化の原理
第13回[対面/face to face]：ゲーム理論
・ 囚人のジレンマ
・ ナッシュ均衡
第14回[対面/face to face]：授業内容のまとめ
・ 振り返り
・ 応用事例
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
・事前学習（基礎知識の習得）
・授業内容の復習
・演習課題の実施と提出
本授業の準備学習・復習時間は，各2時間を標準とする．
テキスト（教科書）Textbooks
指定しない．資料を配布する．
参考書References
授業において適宜紹介する．
成績評価の方法と基準Grading criteria
科目認定条件
※出席率について80%以上であること．
※定められた提出物が80%以上提出されていること．
科目評価方法
演習課題 60％
最終課題 40％
欠席４回以上は単位取得を認めない(評価Ｄ)．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
なし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
・edu2020貸与ノートパソコン：演習・小テスト等に利用する．毎回持参すること．
・学習支援システム：お知らせの配信・資料やスライドの配布・課題の提示や回収・授業内小テスト等に利用する．