理工学部Faculty of Science and Engineering
SSS300XF(社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 300)経営工学基礎演習Exercise of Fundamental Management Science
林 俊介Shunsuke HAYASHI
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2022 |
授業コードClass code | H6777 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
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 | |
単位数Credit(s) | |
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 | |
カテゴリー<理工学部>Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
(Course outline)
In this course, students study the fundamental theories of continuous optimization, which will be necessary for the graduation research.
(Learning Objectives)
The goals of this course are to understand the fundamental theories of continuous optimization such as Karush-Kuhn-Tucker conditions, line-search algorithms, and complementarity problems.
(Learning activities outside of classroom)
After/Before each class meeting, students will be expected to prepare for presentation and report.
(Grading Criteria /Policies)
Your overall grade in the class will be decided based on the following.
Weekly reports: 50%, in class contribution: 50%
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
4年次の卒業研究に向けて必要な基礎力を養う.特に最適化の基礎理論とアルゴリズムについてより理解を深めていく.
到達目標Goal
線形計画問題に対する双対性理論や⾮線形計画問題に対するKarush-Kuhn-Tucker条件など,連続最適化の基礎理論についてより深く理解する.また,アルゴリズムに対してもある程度の知識を得る.相補性問題や変分不等式問題といった連続最適化に関連の深い均衡問題についても理解を深める.
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?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」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. )
事前に配布された資料に対して,各受講者は自分の発表担当日にパワーポイントを用いて担当箇所を説明する,という形式を取る.本演習を円滑に進めるためには,各受講者は自分の担当箇所を事前に予習し,質問をされても答えられるくらいに理解を深めておく必要がある.そのためには,発表担当者は授業を受けるのではなく,自分が教員の立場で授業をする,という心構えを持つことが肝要である.また,毎週レポートを課すので,それにも真摯に取り組むこと.
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
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。
1[対面/face to face]:ガイダンス
ガイダンスを行う.
2[対面/face to face]:ゼミ紹介
本ゼミで研究対象とする最適化に関して概略的に紹介する.
3[対面/face to face]:ORの考え方
当研究室の主テーマとなる最適化問題について例を交えながら学ぶ.
4[対面/face to face]:基礎数学の再確認
集合・ベクトル・行列など,基礎的な数学を再確認する.
5[対面/face to face]:続・基礎数学の再確認
関数・連続性・微分可能性・ベクトル場など,基礎的な数学を再確認する.
6[対面/face to face]:線形計画の基本
最適化問題の最も基本である線形計画問題について学ぶ.
7[対面/face to face]:双対問題とその他
線形計画問題の重要な性質である双対性について学ぶ.
8[対面/face to face]:制約なし最適化
関数や集合の凸性,および制約なし最適化問題の最適性条件について学ぶ.
9[対面/face to face]:制約なし最適化アルゴリズム
制約なし最適化問題に対する代表的なアプローチである直線探索について学ぶ.
10[対面/face to face]:制約つき非線形最適化
制約付き最適化問題に対する最適性条件でもあるKarush-Kuhn-Tucker条件と制約想定について理解を深める.
11[対面/face to face]:グラフの理論
グラフ理論について基礎を学ぶ.
12[対面/face to face]:最大フロー問題
最大フロー問題について復習するともに,最大フロー最小カットの定理について理解を深める.
13[対面/face to face]:ゲームと均衡
ゲーム理論とナッシュ均衡について学ぶ.
14[対面/face to face]:相補性問題と均衡解
連続最適化に関連の深い問題である相補性問題と変分不等式問題について学ぶ.
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.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】毎週の課題を確実にこなすこと.また,発表担当者はかなり多くの時間と労力をかけた事前の予習が必要である.発表者は担当箇所を深く理解しなければならないのは言うまでもないが,それだけでなく,「自分が聴く側だったら,どのように説明されたら分かりやすいだろうか?」ということを考えて,発表に臨むこと.
テキスト(教科書)Textbooks
適宜指示する.
参考書References
適宜指示する.
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点(50%)および課題点(50%)で評価する.ただし,毎回の出席は必須である.
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
発表用のノートPCを持参すること.
その他の重要事項Others
『数理計画法』『非線形計画法』を同時に履修することを推奨する.また,本科目履修時点までに『オペレーションズ・リサーチA』を履修しておくことを強く推奨する.線形代数と微分を多用するので,各自しっかりと勉強しておくこと.