デザイン工学研究科Graduate School of Engineering and Design
SSS500N4（社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 500）マネジメントサイエンス論Management Science
野々部 宏司Koji NONOBE
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | デザイン工学研究科Graduate School of Engineering and Design |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | U3112 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期前半/Spring(1st half) |
| 曜日・時限Day/Period | 木3/Thu.3,木4/Thu.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | 選択 |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリーCategory |
修士課程 システムデザイン専攻 専門科目 |
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Outline (in English)
Many problems concerning management can be solved via mathematical analysis. In this course, students will learn mathematical modeling and optimization together with their applications.
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
マネジメントにおける諸問題の中には，それを数学的に記述し考察することで解決策を導くことができるものが少なくない．本授業では，数理モデル（とくに最適化モデル）とその活用方法について学習する．
到達目標Goal
数理モデリングの基礎知識を習得し，それを実問題に応用できる能力を身につけることが本授業の到達目標である．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
デザイン工学部システムデザイン学科ディプロマポリシーのうち、「DP2」に関連
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. ）
解決すべき問題の数理モデル化と，シミュレーションや最適化手法を用いた問題解決，意思決定の方法について講義および演習を行う．さらに，各自で設定した課題に対して，数理的アプローチによる問題解決を試みる．演習は個人，もしくはグループ単位で行い，結果をスライドにまとめ発表する．
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.)
あり / Yes
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
※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。
1：ガイダンス
・授業の進め方
・授業内容の概説
2：数理モデリング
・マネジメントにおける数理モデルの役割
・モデルタイプとモデルインスタンス
3：数理モデリング（演習）
・モデリング演習
4：最適化アプローチ（最適化問題と最適化の手法）
・最適化問題と最適化の手法
・最適化アプローチによる問題解決・意思決定
5：最適化アプローチ（線形計画法，整数計画法）
・線形計画法，整数計画法
・最適化モデリング演習
6：最適化アプローチ（Excelシート上での最適化モデリング）
・Excelシート上での最適化モデリング
・Excelソルバーの利用
7：最適化アプローチ（演習，プレゼンテーション）
・最適化アプローチ演習
・プレゼンテーション
8：シミュレーション
・モンテカルロ法
・いろいろな確率分布
・シミュレーション誤差
9：シミュレーション（グループ演習）
・課題設定
・シミュレーションによる分析
10：シミュレーション（プレゼンテーション）
・プレゼンテーション（シミュレーション演習の結果と考察を発表
11：数理的アプローチによる問題解決（演習・テーマ設定）
・課題の設定
・関連研究調査
12：数理的アプローチによる問題解決（演習・数理モデル化）
・数理モデルの構築
13：数理的アプローチによる問題解決（演習・解決方法の提案）
・解決方法の提案，評価，分析
14：数理的アプローチによる問題解決（プレゼンテーション）
・プレゼンテーション（課題設定から解決方法の提案，考察までを発表）
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.)
・シラバス内容の事前確認
・Excelの基礎知識の習得，もしくは復習
・演習課題の実施
・プレゼンテーションの準備
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
指定しない．資料を配布する．
参考書References
授業内に適宜提示する．
成績評価の方法と基準Grading criteria
課題，およびプレゼンテーションの内容により評価する．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
関連知識・技能に関する受講前の習得度に応じて，基礎的な説明や演習を増やすことを検討する．
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
ノートパソコンを毎回持参すること．