デザイン工学部Faculty of Enginneering and Design
SSS200ND（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Operations Research
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 | デザイン工学部Faculty of Enginneering and Design |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | B2640 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期前半/Fall(1st half) |
| 曜日・時限Day/Period | 月2/Mon.2,木2/Thu.2 |
| 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 | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Courses | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Courses (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Courses | |
| 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~) |
システムデザイン学科 専門科目 基礎科目 |
| カテゴリー（2019~2022年度）Category (2019~2022) |
システムデザイン学科 専門科目 基礎科目 |
| カテゴリー（招聘学科）Category | ＳＤ |
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Outline (in English)
This course introduces several topics in Operations Research (OR). OR provides mathematical tools for problem-solving and decision-making in real-world situations. The goal of this course is to gain fundamental knowledge and skills in OR.
Before/after each class meeting, students will be expected to spend two hours to understand the course content. Grading will be decided based on assignments in each class (70%) and the final report (30%).
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
・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。
・安定マッチングを理解している。
・Excelを用いて簡単なシミュレーションを行うことができる。
・待ち行列理論の基礎を理解している。
・不確実性下での意思決定について，代表的な意思決定原理を理解している。
・リスクのもとでの多段階意思決定にディシジョンツリーを利用することができる。
・AHPを利用した意思決定を行うことができる。
・ゲーム理論の基礎を理解している。
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. ）
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」「階層化意思決定法（AHP）」「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。
1[対面/face to face]：ガイダンス
授業の目的・進め方について説明した後，例題を示しながら授業で扱う内容の概説を行う。
2[対面/face to face]：数理最適化（線形計画法）
数理最適化とその代表的な手法である線形計画法について学ぶ。意思決定問題を最適化問題として定式化し，Excelソルバーを用いてその問題を解く練習を行う。
3[対面/face to face]：数理最適化（整数計画法）
線形計画法よりも適用範囲が広い手法である整数計画法について，バイナリ変数の活用方法を含めて学ぶ。Excelソルバーを用いた演習を行う。
4[対面/face to face]：割当て問題
数理最適化の応用例として割当て問題を取り上げ，例題を用いた演習を行う。また，安定マッチングついて学ぶ。
5[対面/face to face]：グラフ・ネットワーク
代表的なグラフ・ネットワーク問題である最短路問題と最小費用流問題について，応用例とともに学ぶ。
6[対面/face to face]：シミュレーション（決定論的シミュレーション）
問題解決や意思決定のためのシミュレーションについて学ぶ。決定論的シミュレーションの演習をExcelを用いて行う。
7[対面/face to face]：シミュレーション（確率的シミュレーション）
確率的シミュレーションについて，モンテカルロシミュレーションを中心に学ぶ。Excelを用いた演習を行う。
8[対面/face to face]：待ち行列（シミュレーション）
数理モデルを通して混雑や待ちの現象を解析し問題解決に役立てる手法として，待ち行列理論の基礎を学ぶ。とくにシミュレーションを用いた分析を行う。
9[対面/face to face]：待ち行列（理論的解析）
待ち行列理論の基礎を学ぶ．とくにM/M/1待ち行列システムを中心に理論的解析について学ぶ。
10[対面/face to face]：不確実性下での意思決定（意思決定原理）
不確実性やリスクのもとでの意思決定原理について，代表的なもの（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）とそれらの性質について学ぶ。
11[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）
リスクのもとでの意思決定（とくに多段階の意思決定）に用いられる代表的なツールであるディシジョンツリー（決定木），および人が感じる満足度を数値によって表す概念である効用について学ぶ。
12[対面/face to face]：AHP（階層的意思決定法）
評価基準が複数存在する中で，複数の代替案から1つ（もしくは幾つか）を選択したり代替案を順位づけたりするためのツールとしてAHP（階層的意思決定法）について学ぶ。
13[対面/face to face]：ゲーム理論（非協力ゲーム）
ゲーム理論（複数の意思決定者が合理的な行動をとる状況を論理的に取り扱うための方法論）の基礎知識として，非協力ゲームの初歩について学ぶ。
14[対面/face to face]：ゲーム理論（混合戦略）
演習課題（最終課題）
非協力ゲームの混合戦略について学ぶ。
また，授業内容の復習を行い，各自で設定した問題に対して，ORの手法を適用する。
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
・藤澤克樹・後藤順哉・安井雄一郎：「Excelで学ぶOR」，オーム社，2011．
・今野浩・後藤順哉：「意思決定のための数理モデル入門」，シリーズ〈オペレーションズ・リサーチ〉5，朝倉書店，2011．
・森雅夫・松井知己：「オペレーションズ・リサーチ」，朝倉書店，2004．
・松井泰子・根本俊男・宇野毅明：「入門オペレーションズ・リサーチ」，東海大学出版会，2008．
・高橋幸雄・森村英典：「混雑と待ち」，朝倉書店，2001．
・藤田忠・熊田聖：「意思決定科学」，第2版，泉文堂，2001．
・宮川公男：「意思決定論─基礎とアプローチ」，中央経済社，2005．
・渡辺隆裕：「図解雑学ゲーム理論」，ナツメ社，2004．
・逢沢明：「ゲーム理論トレーニング」，かんき出版，2003．
など。その他，授業内に適宜提示する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
演習課題の提出物により，以下の割合で評価する。
・演習課題：70%
・最終課題：30%
ただし，授業を4回以上欠席した場合は評価の対象外（E判定）とする。特別な理由がない限り30分以上の遅刻は欠席とみなす。
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
・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。