理工学部Faculty of Science and Engineering
COT300XE(計算基盤 / Computing technologies 300)分散システム性能評価法Performance Evaluation of Distributed System
藤井 章博Akihiro FUJII
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 | 2023 |
授業コードClass code | H6109 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 月4/Mon.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | 小東館-E209 |
配当年次Grade | 3年 |
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 |
応用情報工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
【Course outline】In this lecture, we mainly explain how to solve decision problems using mathematical models. I will explain the program that solves the OR problem provided in the Python language.【Learning Objectives】By coding the purpose and constraints of the problem, it becomes possible for the computer to solve the problem, and even complicated problems that cannot be solved by manual calculation can be solved. 【Learning activities outside of classroom】Before each class meeting, students will be expected to have read the relevant chapter(s) from the text.【Grading Criteria /Policy】Your overall grade in the class will be decided based on the following
Term-end examination: 80%、Short reports : 10%、in class contribution: 10%
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
本講義では,主に決定問題を数理モデルを用いて解く方法を解説する.Python 言語で提供されているOR問題を解くプログラムの解説を行う。問題の目的や制約条件をコード化して,計算機に問題を解かせることが可能になり,手計算では解けない複雑な問題でも解けるようになる.決定問題は,工学のみならず,日常生活,経営,行政等のあらゆる場面に現れる.
到達目標Goal
プログラミング演習課題を実施するために、Python 言語を利用する。初歩的な言語理解の導入を行い、課題を実施できるようにする。プログラミング課題を「基本」と「応用」に分けて実施する。基本をすべて理解し実施できることが受講者の最低限の到達目標である。問題の解法の特徴を理解していると,より効率的に解を得られることがある.また,より専門的な学習を円滑にすることから,解法の考え方と特徴を理解し,問題に対して適切な方法を選択できることを到達目標とする。
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. )
オンデマンド教材を併用する。授業を実施する日程に注意すること。テキスト欄に指定した教科書の内容にそって授業を進める。関連するプログラミングの演習を行う。授業支援システムに関連する項目の課題を示す。必要に応じて視聴覚教材を併用する。課題は、成績評価に用いるとともに、後の講義で解説する。感染症対策のためにオンライン、オンデマンドの講義を併用する。
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
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]:線形最適化法
線形最適化法(線形計画法)は,目的と制約条件を一次式で記述し,制約を満たす最適解を求める手法である.制約のある資源で最大の効果を得たり,最小のコストで目的を達成するために用いられる.線形最適化問題について応用例を交え解説する.
第2回[オンライン/online]:ネットワーク最適化法
ネットワーク最適化問題は,点と点が線で結ばれたネットワーク上で,特定の目的に関する最適解を求める問題で,カーナビゲーションシステムにおける最短経路の発見など幅広く応用されている.ネットワーク最適化問題とその解法について応用例を交え解説する.
第3回[オンライン/online]:スケジューリング:プロジェクトの管理
プロジェクトとは特定の目的を達成するための作業群のことであり,プロジェクトを構成する各作業の開始時刻を定めた計画をスケジュールと呼ぶ.本章では,プロジェクトを効果的・効率的に遂行するためのスケジュールを作成する方法について解説する.
第4回[対面/face to face]:在庫管理
在庫管理問題とその解法について解説する.工場や小売店で在庫を余計に抱えることは,保管コストの増加や時間経過による商品の価値低下を招く.一方,在庫切れは利益を得る機会の損失である.在庫を適切に管理することが経営において重要である.基本的な在庫管理モデルについて解説する.
第5回[オンライン/online]:階層分析法:主観と勘を有効活用する意思決定
階層分析法の代表的な方法について解説する.複数の選択基準からなる代替案の選択問題において,問題を目標,選択基準,代替案の3階層に分け,各階層において比較評価を行い,総合評価にまとめる.
第6回[対面/face to face]:ゲーム理論:協調と競合の数理
ゲーム理論の初歩的な事項について解説する.ゲーム理論は,利害の必ずしも一致しない状況における合理的意思決定や合理的配分方法を数理的に分析する方法である.
第7回[オンライン/online]:統計的決定:不確実状況下での決定
統計的意思決定の方法について解説する.現実世界では,決定に関わる状況に不確実性が伴うことが多い.不確実性が伴う状況で合理的に決定を行うためには,統計的なアプローチが必要である.統計的決定法として期待効用最大化原理について解説する
第8回[対面/face to face]:問題の状態空間モデルと探索
問題の解決の状態空間モデルと状態空間を含むグラフの探索法について解説する.問題解決は,状態空間を探索して初期状態からゴールへ至る系列を発見することと定式化することもできる.
第9回[オンライン/online]:待ち行列理論:待ちの数理
待ち行列理論とは,店舗におけるレジ待ちの行列や電話回線の混雑による着信拒否といった現象を確率論に基づくモデルにより解析するための理論である.初歩的な待ち行列モデルと解析法について解説する.
第10回[対面/face to face]:非線形最適化法
現実世界の問題では線形式で定式化できない問題が多い.また,統計モデルのパラメタ推定や機械学習の多くも非線形最適化問題である.非線形最適化法のうち基本的な手法について解説する.
第11回[オンライン/online]:非線形最適化法
統計モデルは,誤差を含むデータの背後にある規則性,そのようなデータを発生させる仕組みを数式で表したものである.統計モデルにより誤差を含む観測データから現象を分析したり,予測を行うことができる.代表的な統計モデルとパラメタの推定法について解説する.
第12回[対面/face to face]:組み合わせ最適化法
組み合わせ最適化問題とは,条件を満たす変数の組み合わせの中で最適なものを求める問題である.代表的な組み合わせ最適化問題と解法について解説する.
第13回[オンライン/online]:メタヒューリスティクス
メタヒューリスティクスの代表的な手法を解説する.質の良い近似解を高速に得る方法であるメタヒューリスティクスが盛んに研究されている.その解説を行う。
第14回[対面/face to face]:総合演習
課題を解決するプログラムの開発。待ち行列システムに関する計算問題。
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】サンプルプログラムの動作確認。課題の実施。
テキスト(教科書)Textbooks
1「問題解決の数理」大西仁、NHK出版
参考書References
授業支援システムを介して演習用プログラム(Python)を配布し、それを利用する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業に関連するプログラミング課題を課して、評価を行う。課題の提出は、3回を予定している。評価割合は、60%とする。
学期末に試験を実施する。このペーパーテストの評価割合を40%とする。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
演習の課題の準備が慣れていない学生には煩雑であった。しかし、実際のゼミに少し近い内容が演習として実施できた。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
PCを利用します。指示がある場合はノートPCを授業時に各自用意してください。