|
講義概要/Course description
|
|
Pythonと数理最適化ライブラリーを用いて，簡単な数理最適化モデルのアプリケーションを作成してみる．また，「数理最適化」に関連した研究論文を読み，まとめ，発表することを通じて，研究の進め方やその成果のまとめ方についての基本を理解する．
|
|
達成目標/Course objectives
|
|
オペレーションズ・リサーチにおける課題解決のための数理最適化モデルを，コンピュータで実装できるようになる．そのための基礎知識として，ライブラリーを適切に用いたプログラミング技術を身につける．また，卒業研究で取り組みたい研究テーマの構想を固める．
|
|
学部・研究科のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与の方針）に基づき、当該科目を履修することで身につく能力 / Abilities to be acquired by completing the course in accordance with the faculty and graduate school diploma policy (graduation certification and degree conferral)
|
|
学部・研究科のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与の方針）/ Undergraduate and Graduate Diploma Policy (Graduation Certification and Degree Conferral)
|
|
授業計画/Lecture plan
|
|
1
|
| 授業計画/Class |
輪講の実施内容説明【オンライン（オンデマンド型）】 |
|
|
2
|
| 授業計画/Class |
オペレーションズ・リサーチ・数理計画の研究論文輪読1 |
|
|
3
|
| 授業計画/Class |
オペレーションズ・リサーチ・数理計画の研究論文輪読2 |
|
|
4
|
| 授業計画/Class |
オペレーションズ・リサーチ・数理計画の研究論文輪読3 |
|
|
5
|
| 授業計画/Class |
オペレーションズ・リサーチ・数理計画の研究論文輪読4 |
|
|
6
|
|
|
7
|
|
|
8
|
|
|
9
|
|
|
10
|
|
|
11
|
|
|
12
|
|
|
13
|
|
|
14
|
|
|
15
|
|
| |
| 事前学習/Preparation |
各回で指示される内容を学習し，必要に応じてメモにまとめる。 |
| 事後学習/Reviewing |
各回で指示された実施内容を実行し，必要な教材・発表資料等を作成する。 |
|
|
|
授業方法/Method of instruction
|
| 区分/Type of Class |
対面授業 / Classes in-person
|
| 実施形態/Class Method |
通常型 / regular
補足事項/Supplementary notes本講義は対面授業（通常型）で実施します．
|
| 活用される授業方法/Teaching methods used |
|
|
|
成績評価方法/Evaluation
|
| 1 |
平常点 In-class Points
|
50%
|
|
| 2 |
レポート Report
|
50%
|
|
|
|
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法/Feedback methods for assignments (exams, reports, etc.)
|
|
各実施回において，改善点を，口頭または文書で通知する。
|
|
その他/Others
|
|
上記の講義スケジュールは目安であり，実際には進捗に応じて調整する。欠席が3分の1を超えた学生は成績評価の対象としない。
|