到達目標
１．PERTについてアローダイアグラムを作成して最小所要時間およびクリティカルパスを求めることができる
２．線形計画問題に定式可能な問題を、自ら定式化させて解くことが出来る。
３．ＡＨＰを用いて意思決定を行うことが出来る
４．ファジィ関数について理解し、ファジィＬＰ，ファジィＡＨＰを解くことができる
５．ゲーム理論に関して、最適戦略を求めることが出来る
６．待ち行列について、平均待ち時間を算出できる
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 | PERTについて、先行制約付問題について、PERT図を作成して最小所要時間およびクリティカルパスを求めることができる | PERTについて、PERT図を作成して最小所要時間およびクリティカルパスを求めることができる | PERTについて、最小所要時間およびクリティカルパスを求めることができない |
| 評価項目2 | 線形計画問題に定式可能な問題を、自ら定式化させて解くことができる | 単体法を用いて線形計画問題を解くことができる | 線形計画問題の最適解を求めることができない |
| 評価項目3 | ＡＨＰを用いて意思決定を行うことができる | ＡＨＰに関する評価基準ウエイトを表現できる | ＡＨＰについて理解していない |
| 評価項目4 | ファジィ集合について、帰属度を計算し図示することができる | ファジィ集合について、比較することができる | ファジィ集合について、理解していない |
| 評価項目5 | ミニマックス定理に基づいて最適混合戦略を求めることができる | 囚人のジレンマや均衡解について説明できる | ゲーム理論について理解していない |
| 評価項目6 | 待ち行列の平均待ち時間などを算出することができる | 待ち行列についてケンドールに記号で表記されたものについて、どのようなものか説明できる。 | 待ち行列について理解していない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
【 生産 平成30年度は開講しない。 平成31年 １年・２年 後期開講 】
本科目では、オペレーションズ・リサーチ（以下ＯＲ）に感する話を横断的に概説する。
授業の進め方・方法:
・教科書を用いた、講義形式で進める。
・第８回に、通常授業週であるが、中間試験を実施する。この中間試験は、成績評価においては学期末の定期試験と同等の比率に取り扱う。
注意点:
・教科書を使用し、講義を進める。教科書を持参しないことに因る不利益については対応しない。
・代数幾何の知識が必要となる。本科および必修科目での学習内容は習得済みを前提として講義を進めるので、復習しておくこと。（例：直線/平面の式、３×３程度までの行列の掛け算、逆行列の計算、などは既習を前提に進める）
・確率統計の知識が必要になる。（本科Ｍ科旧カリ：応用数学２、本科Ｉ科旧カリ：工学数理）確率密度関数について復習しておくこと。
・課題等提出物において、剽窃やデータ複製等の不正が発覚した場合、誰が写した写させたに関わらず、あとから提出された解答の評価を大きく減点する。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス
ORとは
日程計画法（１） |
アローダイアグラムを作成できる
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| 2週 |
日程計画法（２） |
PERT表を作成し、最小所要時間を算出できる
CPM法を用いて日程短縮できる
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| 3週 |
線形計画法（１） |
問題を線形計画問題として定式化できる
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| 4週 |
線形計画法（２） |
図解法を用いて、線形計画問題を解くことができる
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| 5週 |
線形計画法（３） |
Excelを用いて線形計画問題を解くことができる
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| 6週 |
ＡＨＰ（１） |
ＡＨＰの概念を説明できる
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| 7週 |
ＡＨＰ（２） |
ＡＨＰを用いて意思決定できる
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| 8週 |
中間試験 |
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| 4thQ |
| 9週 |
ファジィ（１） |
ファジィ集合について説明できる
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| 10週 |
ファジィ（２） |
ファジィＬＰを解くことができる
ファジィＡＨＰを解くことができる
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| 11週 |
ゲーム理論（１） |
利得表を作成できる
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| 12週 |
ゲーム理論（２） |
最適戦略を求めることが出来る
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| 13週 |
待ち行列理論（１） |
確率分布関数について説明できる
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| 14週 |
待ち行列理論（２）
シミュレーション |
平均待ち時間を計算できる
待ち行列のシミュレーションを行うことが出来る
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
試験返却と解答 |
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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 | 情報系分野 | ソフトウェア | ソースプログラムを解析することにより、計算量等のさまざまな観点から評価できる。 | 5 | |
| 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できる。 | 5 | |
| コンピュータシステム | プロジェクト管理の必要性について説明できる。 | 5 | |
| 情報数学・情報理論 | 離散数学に関する知識をアルゴリズムの設計、解析に利用することができる。 | 5 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |