到達目標
1次元最適化問題，線形計画問題，非線形最適化問題，制約条件付き最適化問題での解法を修得し，具体的な問題に適用で出来るようになる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 1次元最適化問題の手法を知り，具体的な問題に使うことが出来る。 | 1次元最適化問題をいろいろな方法で解ける。
| 1次元最適化問題が解ける。 | 1次元最適化問題が解けない。 |
| シンプレックス法を具体的な問題に適用出来る。 | 一般的な問題に適用できる。
| 簡単な問題に適用できる。 | シンプレックス法を用いることができない。 |
| 非線形最適化問題のいくつかの解法を知り，具体的な問題に適用出来る。 | 最適な方法を選択し適用できる。 | 簡単な問題に適用できる。 | 非線形最適化問題の解法を適用できない。 |
| 制約条件付き最適化問題のいくつかの解法を知り，具体的な問題に適用出来る。 | 最適な方法を選択し適用できる。 | 簡単な問題に適用できる。 | 制約条件付き最適化問題が解けない。 |
| 動的計画法を理解し，具体的な問題に適用出来る。 | 適用できる。 | 簡単な問題に適用できる。 | 適用できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
経営学，工学などの様々な分野で使われている最適化手法を修得し，具体的な問題に適用で出来るようになることが目標である。1次元最適化問題，線形計画問題，非線形最適化問題，制約条件付き最適化問題の解法や動的計画法を学ぶ。
授業の進め方・方法:
基本事項を解説し，具体例を提示する。実際に手作業でそれぞれの方法を適用することで，理解を深め，利点や問題点を確認できる。そのため，各項目に対し，演習を授業中に，または，レポートとして行う。
注意点:
オフィスアワー:月曜日放課後17:00まで
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
最適化問題の分類
1次元最適化問題 |
1次元最適化問題の手法を知り，具体的な問題に使うことが出来る。 D2:1,2
|
| 2週 |
1次元最適化問題 |
|
| 3週 |
1次元最適化問題
線形計画法 |
シンプレックス法を具体的な問題に適用出来る。 D2:1,2
|
| 4週 |
線形計画法 |
|
| 5週 |
線形計画法 |
|
| 6週 |
線形計画法
非線形最適化問題A |
非線形最適化問題のいくつかの解法を知り，具体的な問題に適用出来る。 D2:1,2
|
| 7週 |
非線形最適化問題A |
|
| 8週 |
中間試験問題の解説
非線形最適化問題B |
非線形最適化問題のいくつかの解法を知り，具体的な問題に適用出来る。 D2:1,2
|
| 2ndQ |
| 9週 |
非線形最適化問題B |
|
| 10週 |
非線形最適化問題B |
|
| 11週 |
非線形最適化問題B
制約条件付き最適化問題 |
制約条件付き最適化問題のいくつかの解法を知り，具体的な問題に適用出来る。 D2:1,2
|
| 12週 |
制約条件付き最適化問題 |
|
| 13週 |
動的計画法 |
動的計画法のいくつかの解法を知り，具体的な問題に適用出来る。 D2:1,2
|
| 14週 |
動的計画法 |
|
| 15週 |
期末試験問題の解説 |
|
| 16週 |
|
|
モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |