シラバス

授業の概要と目的

オペレーションズ・リサーチの中の代表的な手法であるPERT，在庫理論，待ち行列理論，動的計画法，階層分析法，及び包絡分析法の数理を理解し，具体的な問題への応用を学ぶ．

到達目標

各分野について，下記の事項を目標して講義を行う．

PERTの計算と解析方法を理解し，プロジェクトの評価を行うことができる．
在庫理論における3つのモデルの違いを理解し，自分で式を構築及び解析することができる．
待ち行列理論の重要な式や定理を理論的に導出し，それらを適切に解釈することができる．
動的計画法の基本的な考え方を理解し，簡単な問題への適用ができる．
階層分析法による意思決定の手法を理解し，一対比較行列からウェイトと整合性を計算することができる．
包絡分析法におけるCCRモデルを理解し，得られた結果を解釈することができる．

さらに，これらの手法を用いて比較的簡単な現象をモデル化し，解析することができる．

授業の進め方と方法

各手法を講義形式で解説する．双方向型の講義を通してより深い理解を促すため，時々講義中に提示した質問に対して回答して貰う．学習内容の理解を深めるため講義時間内に演習または小テストを隔週程度で行う．また，より複雑な問題に対する解析能力を養うためレポートを複数回課す．

授業計画

ガイダンス：授業の概要，ORとは
データ包絡分析(1)：入力と出力
データ包絡分析(2)：CCRモデル
PERT/CPM(1)：クリティカルパス
PERT/CPM(2)：不確実性を考慮したPERT/CPM
PERT/CPM(3)：時間とコストのトレードオフ
階層分析法：一対比較行列，重要度ベクトルの推定
動的計画法：最適性原理，最短路問題
在庫モデル(1)：EOQモデル
在庫モデル(2)：新聞売子問題
在庫モデル(3)：安全在庫
待ち行列理論(1)：基本概念，G/G/1モデル，G/G/cモデル
待ち行列理論(2)：M/M/1モデル，M/M/cモデル
まとめ：これまでの内容の振り返り

授業時間外の学習

【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，4時間を標準とする】

毎回講義内容を復習する．また，1年次の確率統計，2年次の数理統計学の内容を十分復習しておくこと．必要であれば微分積分も勉強し直しておいた方が良い．レポートではPCの使用が不可欠な問題を取り上げることがある．また，扱うトピック間の関連性があまり強くないので，特に専門用語の意味などを随時復習することが必要である．

テキスト

特に使用しない

参考書

特に使用しない

成績評価の方法と基準

定期試験80%と平常点（講義内演習・小テスト・レポート）20%で評価する．

学生の意見等からの気づき

特になし

学生が準備すべき機器他

資料の配布，講義時間内の演習，及び小テストの際には学習支援システムを利用するため，毎回貸与パソコンを持参すること．なお，スマートフォンやタブレットの他，私物のパソコンを使用しても構わない．

その他の重要事項

1年次の「社会システム」，2年次専門科目の「シミュレーション」と「応用確率論」も併せて受講するとより理解が深まる．

英語

授業概要（Course outline）: This course introduces mathematical theory of PERT (Program Evaluation and Review Techniques), inventory models, queueing models, dynamic programming, analytic hierarchy process and data envelopment analysis, and their applications to practical problems.

到達目標（Learning Objectives）: At the end of the course, students are expected to understand and utilize PERT, inventory models, queueing models, dynamic programming, analytic hierarchy process, and data envelopment analysis to solve practical problems.

授業時間外の学習（Learning activities outside of classroom）: After each class, students will be expected to review and understand the course contents.

成績評価の方法と基準（Grading Criteria /Policy）: Grading will be decided based on term-end examination (80%) and exercises (20%).