到達目標
１.ネットワークの基本的な考え方を理解し，説明できる。
２.作業リストから簡単なネットワークを作成でき，クリティカルパスを求めることができる。
３.ネットワークを適切に活用できる。
４.線形計画法の基本的な考え方を理解し，説明できる。
５.簡単な線形計画の問題を解くことができる。
６.非線形計画法の基本的な考え方を理解し，説明できる。
７.簡単な非線形計画の問題を解くことができる。
８.基本的な統計手法，機械学習の理論を理解し，説明できる。
９.多変量解析の様々な手法を理解し，それぞれについて応用できる。
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1,2,3 | ネットワーク，CPMの原理を理解し，簡単な事例に応用できる． | ネットワーク，CPMの原理を理解し，説明できる． | ネットワーク，CPMの原理を理解することが困難である． |
| 評価項目4,5 | 線形計画法の原理を理解し，簡単な事例に応用できる． | 線形計画法の原理を理解し，説明できる． | 線形計画法の原理を理解することが困難である． |
| 評価項目6,7 | 非線形計画法の原理を理解し，簡単な事例に応用できる． | 非線形計画法の原理を理解し，説明できる． | 非線形計画法の原理を理解することが困難である． |
| 評価項目8 | 基本的な統計手法，機械学習の理論を理解し，応用できる． | 基本的な統計手法，機械学習の理論を理解し，説明できる． | 基本的な統計手法，機械学習の理論を理解することが困難である． |
| 評価項目9 | 多変量解析の様々な手法を理解し，応用できる． | 多変量解析の様々な手法を理解し，説明できる． | 多変量解析の様々な手法を理解することが困難である． |
学科の到達目標項目との関係
本科学習目標 1
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本科学習目標 2
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本科学習目標 3
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創造工学プログラム A1
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創造工学プログラム B1専門(土木工学)
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創造工学プログラム B2
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教育方法等
概要:
環境都市工学にかかわる社会基盤施設は巨大なシステムであり，これらの計画，設計，施工，運営，維持管理にはシステム工学的なアプローチが必要である。本授業では計画や施工管理に必要な数理手法に関する基礎知識や，専門的知識を学習する。数理手法の現実問題への応用事例を学び，システムの計画，設計，解析を行う能力を養う。この学習を通して，社会のさまざまな現象を広い視点から理解することを学ぶ。
授業の進め方・方法:
【授業の進め方など】
ノートをしっかりとること．多くの演習を行うので，必ず自分でやってみること。課題演習の成果をレポートとして提出する。
【事前事後学習など】
理解を深めるため，課題を与えるので必ず提出すること。
【関連科目】確率・統計，都市計画，交通計画，交通工学
【MCC対応】V-F-7 計画
注意点:
前期中間試験，前期末試験，後期中間試験，後期末試験を実施する。
前期：中間試験(40%)，期末試験(40%)，課題演習(20%)
後期：中間試験(40%)，期末試験(40%)，課題演習(20%)
学年末：前期成績と後期成績の平均とする。
成績の評価基準として60点以上を合格とする．
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 |
ネットワークの記号と基本ルール |
ネットワークの記号と基本ルールを説明できる．
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| 2週 |
作業リストとネットワーク |
作業リストとネットワークを説明できる．
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| 3週 |
結合点時刻と作業時間 |
結合点時刻と作業時間を説明できる．
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| 4週 |
フォローアップと配員計画 |
フォローアップと配員計画を説明できる．
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| 5週 |
PERT |
PERTを説明できる．
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| 6週 |
CPM |
CPMを説明できる．
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| 7週 |
ネットワークの課題演習 |
簡単な事例のネットワークを作成できる．
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| 8週 |
線形計画法の考え方と定式化 |
線形計画法の考え方と定式化を説明できる．
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| 2ndQ |
| 9週 |
図形法による解法 |
図形法による解法を使うことができる．
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| 10週 |
シンプレックス法による解法 |
シンプレックス法による解法を使うことができる．
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| 11週 |
シンプレックス法による解法 |
シンプレックス法による解法を使うことができる．
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| 12週 |
双対問題 |
双対問題を説明できる．
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| 13週 |
非線形計画法の考え方と定式化 |
非線形計画法の考え方と定式化を説明できる．
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| 14週 |
無制約最適化手法（１） |
無制約最適化手法を理解することができる．
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| 15週 |
前期復習 |
学習したことを説明できる．
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
無制約最適化手法（２） |
無制約最適化手法を理解することができる．
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| 2週 |
制約付き最適化手法（１） |
制約付き最適化手法を理解することができる．
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| 3週 |
制約付き最適化手法（２） |
制約付き最適化手法を理解することができる．
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| 4週 |
確率統計の基礎 |
確率統計の基礎を説明できる．
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| 5週 |
機械学習の基礎（１） |
機械学習の基礎を説明できる．
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| 6週 |
機械学習の基礎（２） |
機械学習の基礎を説明できる．
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| 7週 |
多変量解析の基礎 |
様々な多変量解析手法を説明できる．
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| 8週 |
重回帰分析 |
重回帰分析を説明できる．
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| 4thQ |
| 9週 |
重回帰分析の課題演習 |
重回帰分析を簡単な事例に応用できる．
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| 10週 |
ロジスティック回帰分析 |
ロジスティック回帰分析を説明できる．
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| 11週 |
ロジスティック回帰分析の課題演習 |
ロジスティック回帰分析を簡単な事例に応用できる．
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| 12週 |
クラスター分析 |
クラスター分析を説明できる．
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| 13週 |
主成分分析 |
主成分分析を説明できる．
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| 14週 |
総復習 |
学習したことを説明できる．
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| 15週 |
課題演習 |
学習したことを簡単な事例に応用できる．
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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 | 分野別の専門工学 | 建設系分野 | 計画 | 二項分布、ポアソン分布、正規分布(和・差の分布)、ガンベル分布、同時確率密度関数を説明できる。 | 4 | |
| 重回帰分析を説明できる。 | 4 | |
| 線形計画法(図解法、シンプレックス法)を説明できる。 | 4 | |
| 施工・法規 | 施工計画の基本事項を説明できる。 | 4 | |
| 品質管理、原価管理、工程管理、安全衛生管理、環境管理の仕組みについて、説明できる。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 20 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |