- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70540
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 数理意思決定論
＜C＞ - 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 担任者名
Instructor - 仲川 勇二
- 曜限
Day/Period - 木3
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
本講義では、意思決定に使われる最適化を中心とした各種の数学モデルについて論述する。人は日常の生活において様々な決定を迫られる。その際、与えられた条件の下で各自の評価基準に基づいて最善の決定を下そうとする。そのような意思決定に利用可能な数学的道具について解説する。
到達目標 / Course Objectives
意思決定の基本的な数理科学的な方法が理解できる。
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
１ データと情報
（１）不確かさと情報
（２）情報量とエントロピー
（３）相互情報量
２ 最適化手法入門
（１）線形計画法
（２）非線形計画法
（３）整数計画法
（４）多目的計画法
３ 数学モデルにおける意思決定とは
（１）意思決定基準
（２）ゲーム理論的意思決定
（３）決定分析
（４）最適化的意思決定（最適化とポートフォリオ理論）
４ 合理的な意思決定の為に
（１）一対比較法
（２）ＡＨＰ
（３）その他の方法
（４）まとめ授業時間外学習 / Expected work outside of class
数学の知識が必要です。微分積分について復習することが望ましい。
- 成績評価の方法・基準
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。小テスト(ほぼ100％）、レポート等の評価を考慮することがある。
基準 / Evaluation Criteria
意思決定の基本的な数理科学的な方法が理解できているかで評価する。
- 教科書
Textbooks
プリント資料
-
参考書
References 松原望 『意思決定の基礎』 （朝倉書店） 木下 『意思決定論入門』 （近代科学社） 西川・三宮・茨木 『最適化』 （岩波書店） 今野 『数理決定法入門』 （朝倉書店）
- 備考
Other Comments 微分積分などについての数学の基礎知識を前提として講義する。