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講義概要/Course Information
2024/04/27 現在

科目基礎情報/General Information
授業科目名
/Course title (Japanese)
オペレーションズ・リサーチ第二
英文授業科目名
/Course title (English)
Operations Research Ⅱ
科目番号
/Code
MSS603b
開講年度
/Academic year
2019年度 開講年次
/Year offered
3
開講学期
/Semester(s) offered
後学期 開講コース・課程
/Faculty offering the course
情報理工学域
授業の方法
/Teaching method
講義 単位数
/Credits
2
科目区分
/Category
専門科目
開講類・専攻
/Cluster/Department
Ⅰ類
担当教員名
/Lecturer(s)
前原 貴憲
居室
/Office
東2号館4F非常勤講師室
公開E-mail
/e-mail
takanori.maehara@riken.jp
授業関連Webページ
/Course website
http://www.prefield.com/lecture/2019W-or2/index.html
更新日
/Last update
2019/10/08 16:58:44 更新状況
/Update status
公開中
/now open to public
講義情報/Course Description
主題および
達成目標(2,000文字以内)
/Themes and goals(up to 2,000 letters)
また,主な講義内容は以下のとおりである.オペレーションズ・リサーチの基盤技術である「離散最適化」および「ゲーム理論」について,板書を用いる講義形式の授業を行う.
前半では「離散最適化」のトピックとして
 ・最小全域木問題
 ・最短路問題
 ・ネットワークフロー問題
 ・集合被覆問題
 ・ナップサック問題
などの基礎的な問題を題材に,理論解析およびアルゴリズム設計の手法を扱う.後半では
「ゲーム理論」のトピックとして
 ・ 標準型ゲーム
 ・ ポテンシャルゲーム
 ・ 協力ゲーム
 ・ メカニズムデザイン
などを扱う.教科書は指定しない.プリントを配布する.
前もって履修
しておくべき科目(1,000文字以内)
/Prerequisites(up to 1,000 letters)
とくになし.
前もって履修しておくこ
とが望ましい科目(1,000文字以内)
/Recommended prerequisites and preparation(up to 1,000 letters)
とくになし.
教科書等(1,000文字以内)
/Course textbooks and materials(up to 1,000 letters)
とくになし.
授業内容と
その進め方(2,000文字以内)
/Course outline and weekly schedule(up to 2,000 letters)
以下のトピック含む内容について15回に分けて講義する.
1. 最短路問題
2. ネットワークフロー問題
3. 最小全域木問題
4. 集合被覆問題
5. ナップサック問題
6. 標準型ゲーム
7. ポテンシャルゲーム
8. 協力ゲーム
9. メカニズムデザイン

授業の内容をまとめたウェブサイトを http://www.prefield.com/lecture/2019W-or2/index.html に作成します.
実務経験を活かした
授業内容
(実務経験内容も含む)
/Course content utilizing practical experience
授業時間外の学習
(予習・復習等)(1,000文字以内)
/Preparation and review outside class(up to 1,000 letters)
特になし.
成績評価方法
および評価基準
(最低達成基準を含む)
(1,000文字以内)
/Evaluation and grading
(up to 1,000 letters)
レポートにより評価します.
オフィスアワー:
授業相談(1,000文字以内)
/Office hours(up to 1,000 letters)
授業開始時にアナウンスします.
学生へのメッセージ(1,000文字以内)
/Message for students(up to 1,000 letters)
オペレーションズ・リサーチにおける離散最適化の重要性はよく知られていますが,Googleのキーワード広告オークションの成功などにより,ゲーム理論への応用が大変注目されています.実際,GoogleやMicrosoftなどのテックカンパニーでは,ゲーム理論ができる計算機科学者,そして経済学者が多数雇用されています.本講義では,離散最適化の基礎を中心に学んで頂くとともに,その応用の最先端をご紹介します.
その他
/Others
特になし
キーワード
/Keywords
離散最適化,ゲーム理論