到達目標
１）システムの定義を理解し，モデリングの概要を説明できる。
２）線計画法や組み合わせ最適化を説明でき，実際のシステムで計算できる。
３）非線形最適化の適応について説明できる。
４）実在のシステムをモデリングし，手法を選んで最適化することができる。
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 |
| 評価項目1 | システムの定義を理解し，モデリングの詳細を説明できる。 | システムの定義を理解し，モデリングの概要を説明できる。 | システムの定義を理解できず，モデリングの概要を説明できない。 |
| 評価項目2 | 線計画法や組み合わせ最適化を詳細に説明でき，実際のシステムで計算できる。 | 線計画法や組み合わせ最適化を説明でき，簡単なシステムで計算できる。 | 線計画法や組み合わせ最適化を説明できず，実際に計算できない。 |
| 評価項目3 | 非線形最適化の適応範囲や適応の具体例について説明できる。 | 非線形最適化の適応について説明できる。 | 非線形最適化の適応について説明できない。 |
| 評価項目4 | 実在のシステムをモデリングし，手法を自ら選んで最適化することができる。 | 簡単なシステムをモデリングし，最適化することができる。 | システムをモデリングできず，最適化することができない。 |
学科の到達目標項目との関係
Ⅰ 人間性 1 Ⅰ 人間性
Ⅱ 実践性 2 Ⅱ 実践性
Ⅲ 国際性 3 Ⅲ 国際性
CP2 各系の工学的専門基盤知識，および実験・実習および演習・実技を通してその知識を社会実装に応用・実践できる力 5 CP2 各系の工学的専門基盤知識，および実験・実習および演習・実技を通してその知識を社会実装に応用・実践できる力
CP4 他者を理解・尊重し，協働できるコミュニケーション能力と人間力 7 CP4 他者を理解・尊重し，協働できるコミュニケーション能力と人間力
教育方法等
概要:
IoTシステムの基盤となるシステム工学並びにモデリング技術を演習・座学を通じて学び，IoTシステムの実践的な知識や技術を修得する。
授業の進め方・方法:
現実のシステムは複数の要素から構成され，それを数理的に解析・シミュレーション・最適化する必要がある。本講義では複数の要素で構成され，ある目的を達成するように構築されるシステムについてIoT機器を活用してモデリング・最適化を行う技術並びにそのための数学的知識を学習する。理論的な説明に加え，計算演習や計算機による解析を多く取り入れ理解を深める。
前期評価は，小テスト30％，レポート課題70%の割合で行う。後期評価は，小テスト30％，レポート課題70%割合で行う。
学年末評価は，前期評価と後期評価の平均点とする。合格点は60点以上である。
注意点:
計算演習を行うため，各自PCと電卓を持参すること。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス，システムの定義 |
IoTシステムの基盤となる「システム」の基本概念を説明できる。
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| 2週 |
システム最適化の概要 |
システムのモデリング・計算アプローチについて説明できる。
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| 3週 |
線形計画法（１）：線形計画法の概要 |
線形計画法の概要を説明できる。また，線形計画法を用いたモデリングを説明できる。
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| 4週 |
線形計画法（２）：図式解法 |
図式解法による線形計画法の計算ができる。また，PCを用いて線形計画法を計算できる。
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| 5週 |
線形計画法（３）：シンプレックス法の概要 |
シンプレックス法の概要を説明できる。
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| 6週 |
線形計画法（４）：シンプレックス法による最適化 |
シンプレックス法を用いた計算ができる。
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| 7週 |
組み合わせ最適化（１）：組み合わせ最適化の概要 |
組み合わせ最適化の概要を説明できる。また，組み合わせ最適化を用いたモデリングを説明できる。
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| 8週 |
組み合わせ最適化（２）：組み合わせ最適化の例 |
組み合わせ最適化の実例を説明できる。また，列挙法による最適化を計算できる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
組み合わせ最適化（３）：動的計画法による解法 |
動的計画法を用いて組み合わせ最適化を計算できる。また，PCを用いて動的計画法を計算できる。
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| 10週 |
小テスト
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これまでの学習内容を振り返り，試験問題を解くことができる。
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| 11週 |
IoT機器演習（１） |
システムモデリングのためのIoT機器の使用方法を理解できる。
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| 12週 |
IoT機器演習（２） |
システムモデリングのためのIoT機器の使用方法を理解できる。
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| 13週 |
IoT機器演習（３） |
システムモデリングのためのIoT機器の使用方法を理解できる。
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| 14週 |
前期総合演習（１） |
前期の学習内容を実践的なシステムに応用できる。
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| 15週 |
前期総合演習（２） |
前期の学習内容を実践的なシステムに応用できる。
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
非線形最適化（１）：非線形最適化の概要 |
非線形計画法の概要を説明できる。
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| 2週 |
非線形最適化（２）：二分法による求解 |
無制約の非線形最適化について，二分法による計算ができる。
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| 3週 |
非線形最適化（３）：勾配法による求解 |
無制約の非線形最適化について，勾配法やニュートン法による計算ができる。
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| 4週 |
非線形最適化（４）：最小二乗法への応用 |
非線形最適化の応用として，最小二乗法を計算できる。
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| 5週 |
非線形最適化（５）：複雑な非線形最適化 |
複雑な非線形最適化の解法を説明できる。
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| 6週 |
非線形最適化（６）：人工知能への応用 |
非線形最適化と人工知能の関係を説明できる。
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| 7週 |
待ち行列理論（１）：待ち行列のモデリング |
待ち行列をモデリングすることができる。
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| 8週 |
待ち行列理論（２）：待ち行列の計算 |
待ち行列に関する計算をすることができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
小テスト |
これまでの学習内容を振り返り，試験問題を解くことができる。
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| 10週 |
IoTモデリング演習（１） |
IoT機器を使って，現実空間のモデリングを行うことができる。
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| 11週 |
IoTモデリング演習（２） |
IoT機器を使って，現実空間のモデリングを行うことができる。
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| 12週 |
IoTモデリング演習（３） |
IoT機器を使って，現実空間のモデリングを行うことができる。
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| 13週 |
総合演習（１） |
本講義で学習した内容を用いて，現実の問題を解決するアプローチを考えることができる。
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| 14週 |
総合演習（２） |
本講義で学習した内容を用いて，現実の問題を解決するアプローチを考えることができる。
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| 15週 |
総合演習（３） |
本講義で学習した内容を用いて，現実の問題を解決するアプローチを考えることができる。
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| 16週 |
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の工学実験・実習能力 | 電気・電子系分野【実験・実習能力】 | 電気・電子系【実験実習】 | ディジタルICの使用方法を習得する。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | レポート課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 30 | 70 | 100 |
| 基礎的能力 | 15 | 15 | 30 |
| 専門的能力 | 15 | 25 | 40 |
| 分野横断的能力 | 0 | 30 | 30 |