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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2016年度 開講箇所 創造理工学部
科目名
オペレーションズリサーチB

担当教員 蓮池 隆
学期曜日時限 春学期  金2時限
科目区分 専門選択 配当年次 3年以上 単位数 2
使用教室 61-306教室 キャンパス 西早稲田(旧大久保)
科目キー 2703023004 科目クラスコード 01
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード MGTX36ZL
大分野名称 経営工学
中分野名称 経営工学
小分野名称 数理工学(含OR,確率・統計)
レベル 上級レベル 授業形態 講義

シラバス情報

最終更新日時:2016/03/11 11:07:15

授業概要 現実世界においては,「将来何が起きるか分からない」多くの不確実性の下で,「現時点で」意思決定をしなければなりません.この不確実性を確率として表現することで,数理モデルで扱うことが可能となる.本講義では,基礎オペレーションズリサーチで学んだ手法のうち,待ち行列モデルや在庫モデルなどの確率過程モデルに関して,その重要性や分析方法を習熟することを第1の目的とします.また,数理計画問題の中で確率変数を取り扱ったモデルも多く存在し,特に金融工学を中心に,確率計画法の基礎の習熟を目指します.
授業の到達目標 経営システムにおける不確実性下における意思決定の重要性を理解し、特にマルコフモデルや確率計画法での基本的な解法を身につけ、正しく説明,利用することができる。
事前・事後学習の内容 事前学習:毎回Course N@vi上に次回講義に関する予習問題を掲載する.その資料を熟読すること.
事後学習:授業内でできなかった問題に取り組むこと.
授業計画 1.確率論の復習,条件付き確率,期待値,条件付き確率
2.確率過程モデルと経営システム工学
3.2項過程,ポアソン過程とランダムウォーク
4.マルコフ連鎖の基礎とマルコフ連鎖モデルの例
5.マルコフモデルの計算手法
6.吸収的マルコフ連鎖
7.待ち行列モデルの基礎と実例
8.待ち行列モデルで利用される基本分布
9.M/M/1型待ち行列モデル
10.マルコフ決定過程の基礎
11.マルコフ決定過程の応用事例
12.確率計画問題の基礎と分類
13.確率計画問題の解法
14.確率計画法の様々な実応用とその意義
15.定期試験と,その解説
教科書 毎週,ホームページもしくは授業当日にテキストを配布する.
成績評価方法
割合 評価基準
試験: 70% 期末試験の成績で評価する
レポート: 10% 適宜発展問題を出題し,その理解度を基準に評価する
平常点評価: 20% 授業時間内に行う確認問題の理解度を基準に評価する
備考・関連URL 毎週授業の初めに復習のため,確認問題を実施する.
受講生の理解度に基づき,適宜進度調整を行う.

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