シラバス参照
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| 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 |
MSS601e MSS603b | ||
| 開講年度 /Academic year |
2026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 |
| 曜限 /Day, Period |
他／Oth | ||
| 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) |
岩﨑 敦 | ||
| 居室 /Office |
東2-515 | ||
| 公開E-mail |
atsushi.iwasaki@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Google Classroomを使用 | ||
| 更新日 /Last update |
2026/03/23 16:41:23 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 主題および達成目標 （2,000文字以内） /Themes and goals （up to 2,000 letters） |
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」について，板書を用いる講義形式の授業を行う．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．教科書は指定しない．板書を配布する． |
|---|---|
| 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） |
英語タイプII（Cc）により講義を実施 Type II：Japanese-based course with Japanese materials 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. ガイダンスと双対問題の導出 2. 混合整数計画問題 3. キャリア懇談会（土曜補講） 4. 最短路問題 5. マッチング問題：整数計画法 6. マッチング問題：頂点カバー問題 7. 研究紹介（土曜補講） 8. マッチング問題：Hallの結婚定理 9. ネットワークフロー問題：最大フロー問題 10. ネットワークフロー問題：最小カット問題 11. ネットワークフロー問題：フォード・ファルカーソンのアルゴリズム 12. 最小全域木問題：整数計画法 13. 最小全域木問題：クラスカルのアルゴリズム 14. 近似アルゴリズム：頂点被覆問題 15. 期末レポート出題 進め方：a)曜日時限指定なしオンデマンドですが、原則木曜3限に対面講義（一部遠隔を含む）を実施します。 Instruction: The course will be conducted on-demand. However, face-to-face lectures (including some remote lectures) will be provided. Details will be explained during the lecture. |
| 対面授業・遠隔授業の別 /Face-to-face or online lecture |
遠隔授業（全回または一部の回） |
| 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） |
オンラインで対応しますので，アポを取るようにお願いします． As we will be handling it online, please make an appointment in advance. |
| 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 |