オペレーションズリサーチ [J3][ハイ]

開講年度

2025年度

開講学期

後期

科目名

オペレーションズリサーチ

授業種別

講義

科目名（英語）

Operations Research

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A1500006 オペレーションズリサーチ [J3][ハイ]

担当教員

真鍋義文

単位数

2.0単位

曜日時限

水曜5限

キャンパス

八王子　遠隔

教室

.、02-664講義室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 10 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％
3 汎用的問題解決力の修得 10 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

・与えられた条件下での、線形関数で表現できる値の最適化問題を線形計画法で定式化し、解を求めることができる。
・サービス過程を待ち行列を用いてモデル化し、解析することができる。
・日程計画・輸送計画問題・在庫管理問題・システム信頼性評価問題を解くことができる。

受講にあたっての前提条件

情報数学・線形代数学などの基礎的な数学の知識を持っていること。

授業の方法とねらい

意思決定のため、解決するべき問題を数理モデルにより分析し、定量的な判断材料を求める手法を身につけることを目的とする。
本講義は第１回ー第１３回をハイブリッドで実施する。希望する学生は遠隔（同時双方向）での受講を許可する（事前申請不要）。

AL・ICT活用

クリッカー・タブレット等ICTを活用した双方向授業

第1回

授業形態

ハイブリッド

事前学習

情報数学に関する復習をしておく。

3.5時間

授業内容

オペレーションズ・リサーチとは
オペレーションズ・リサーチの背景、歴史を学習する。

事後学習・事前学習

有向グラフ・無向グラフの定義、グラフの次数について復習を行う。

3.5時間

第2回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

グラフ理論
グラフによるモデル化、次数、連結度を学習する。

事後学習・事前学習

グラフの次数・連結度について復習をしておく。

3.5時間

第3回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

マッチング：
最大マッチングおよび安定マッチングについて学習する。

事後学習・事前学習

最大マッチング、安定マッチングの求め方を復習しておく。

3.5時間

第4回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

最大フロー問題：
始点から終点までなるべく多くの要素を送る問題について学習する。

事後学習・事前学習

最大フローの求め方について復習しておく。

3.5時間

第5回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

日程計画法：
PERTによるクリティカルパス計算について学習する。

事後学習・事前学習

PERTによるクリティカルパス計算について復習しておく。

3.5時間

第6回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

線形計画法その１：線形計画法とは
線形計画法が対象とする問題、および定式化手法を学習する。

事後学習・事前学習

線形計画法による問題の定式化について復習をしておく。

3.5時間

第7回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

線形計画法その２：シンプレックス法
線形計画法に対するシンプレックス法による解法を学習する。

事後学習・事前学習

線形計画法に対するシンプレックス法による解法について復習をしておく。

3.5時間

第8回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

線形計画法その３：Excelによる解法、二次計画法
線形計画法をExcelを用いて解く方法、および二次計画法について学習する。

事後学習・事前学習

二次計画法について復習をしておく。

4時間

第9回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

待ち行列理論その１：M/M/1システム
待ち行列理論とは何か、およびM/M/1システムについて学習する。

事後学習・事前学習

待ち行列理論によるモデル化について復習しておく。

4時間

第10回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

待ち行列理論その２：M/M/Kシステム
M/M/Kシステムの解析について学習する。

事後学習・事前学習

M/M/1,M/M/Kシステムについて復習しておく。

4時間

第11回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

在庫管理問題：
在庫管理と最適な発注を求める問題について学習する。

事後学習・事前学習

最適な発注方法について復習しておく。

4時間

第12回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

システムの信頼性評価：
システムの稼働率・故障率を求める問題について学習する。

事後学習・事前学習

稼働率・故障率の計算方法を復習する。

4時間

第13回

授業形態

ハイブリッド

授業内容

階層化意思決定法：主観を数値化することによる合理的意志決定法を学ぶ。

事後学習・事前学習

前回までの総復習を行う。

4時間

第14回

授業形態

対面

授業内容

学修到達度の確認（授業内試験）

事後学習・事前学習

試験でできなかった点の復習を行う。

4時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

試験の講評、フィードバックを行う。

事後学習

試験でできなかった点の復習を行う。

3.5時間

成績評価の方法

・定期試験(A)：１００点満点の学期末筆記試験を行う。
・レポート(B)：１−１３回の講義において毎回２０点満点で行い、合算する（２６０点満点）。

評価点＝A*9/10+B/26
評価点をもとに、理解度をA+,A,B,C,D,FのGradeで評価する。Grade D以上を合格とする。

受講生へのフィードバック方法

オンデマンド授業となる第１５回に、KU-LMS に全体の講評をアップロードする。

教科書

なし

参考書

大村平　著「改訂版　ＯＲのはなし」日科技連出版社

オフィスアワー

木曜３限、新宿A-1572で行う。
上記以外の時間を希望の場合はメールで事前に連絡してアポイントメントを取ること。
メールアドレス：jt13455@ns.kogakuin.ac.jp

受講生へのメッセージ

実務家担当科目

実務経験の内容

通信会社の研究所での勤務の経験がある教員が、アルゴリズム研究の経験を活かし、効率的なアルゴリズムの構成について講義する。

教職課程認定該当学科

システム数理学科／情報科学科

その他の資格・認定プログラムとの関連

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