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授業情報/Course information

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科目名/Subject 社会情報特講III
担当教員(所属)/Instructor 大堀 隆文 (商学部)
授業科目区分/Category 昼間コース 学科別専門科目
開講学期/Semester 2017年度/Academic Year  前期/Spring Semester
開講曜限/Class period 木/Thu 3
対象所属/Eligible Faculty 商学部/Faculty of Commerce
配当年次/Years 3年 , 4年
単位数/Credits 2
研究室番号/Office
オフィスアワー/Office hours
更新日/Date of renewal 2017/02/06
授業の目的・方法
/Course Objectives and method
本講義では、オペレーションズ・リサーチ(OR)で扱う手法の内、応用範囲の広い、(1)AHP、(2)ゲームの理論、(3)DEA、(4)組合せ最適化理論、(5)ニューラルネット学習を学修するとともに、それらを実際に身近なソフトウェア(Excel)で実践するためのスキルを身に付ける。本講義では,学生のモチベーションを保ちながらORの基礎習得を目的とし、数学が苦手な学生には数学的課題を極力減らし、最小限の数学からなる身近な話題を例題・課題を用いて、ORの各手法を説明する。
達成目標
/Course Goals
・問題を正しく把握し適切なモデルに定式化できる。
・モデルをExcelワークシートの計算式や関数を用いて適切に表現し、ツール(ソルバー)を用いて求解できる。
・得られた解を吟味しモデルの再検討や改良ができる。
授業内容
/Course contents
第1〜3回:複数の代替案の中から合理的に最善案を求める方法論であるAHPを述べる。
第4~6回:利害の対立する者が互いの立場を考えながらより大きい利益を得る方法論としてゲームの理論を述べる。
第7~9回:複数の評価項目をもつ複数案を合理的に評価する方法論としてDEAを述べる。
第10~12回:変数が連続的でない組合せ最適問題を効率的に解く方法論として組合せ最適化を述べる。
第13~15回:流行の深層学習の基礎であるニューラルネットによる学習法をのべる。
使用教材
/Teaching materials
教科書は「例題で学ぶOR入門」、大堀隆文、加地太一、穴沢務共著(コロナ社)、参考書は適宜紹介する。
成績評価の方法
/Grading
基本的には、授業中の出席と小テストを50%、4回のレポート課題を50%とウェイトづけして評価する。
成績評価の基準
/Grading Criteria
小樽商科大学の標準的な評価基準に従って評価する。
秀 (100-90)総合評価 100〜90%
優 (89-80)総合評価  89〜80%
良 (79-70)総合評価  79〜70%
可 (69-60)総合評価  69〜60%
不可(59-0) 総合評価  59%以下
履修上の注意事項
/Remarks
高等学校の数学Ⅰ程度の数学を用いるが、その他の数学が必要な場合はその都度丁寧に説明するので数学が苦手な学生諸君の受講も歓迎する。
遠隔授業
/Online class
遠隔授業/Online class

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