タイトル
時間割番号: 7022104201
シミュレーション技法
 
担当教員
河本 薫, 今井 貴史[Kaoru Kawamoto, Takashi Imai]
開講学部等 データサイエンス学部 対象年次   単位数 2
開講時期 秋学期 開講曜時 金1 クラス  
ナンバリング DSST33013
授業の目的と概要  
(目的)「シミュレーション」を活用するために必用な基本技術の習得と実問題に活用する自信を持ってもらうことを目的とする。シミュレーション手法を活用するには、数学的な理解だけでなく、実問題をモデル化する能力も求められる。本講義では、ビジネスシーンにおける代表的な活用例を演習課題として取り上げ、実問題をモデル化し、シミュレーションで解決する力を習得する。
(概要)企業においてシミュレーションを実際に活用してきた経験から、ビジネスなど実シーンにおいてシミュレーションを活用する代表的なケースを取り上げ、演習として実際に取り組んでもらう。問題を理解して、シミュレーションモデル化し、その結果解釈して正しく説明するという、一連のプロセスについて演習を通して習得してもらう。
(講義実施形態)zoomにおるオンライン講義。
初回講義のzoomのURLは、「講義連絡」にて周知します。講義資料は、前日の24時までにsulmsに掲載します。
 
授業の到達目標  
1. 各種確率分布およびモンテカルロシミュレーションを活用できる。
2. 様々な実問題について、シミュレーションモデルを開発できる。
3. シミュレーションの限界に留意し、結果を適切に解釈できる。
4. 結果を正しく説明できる。
 
授業計画  
1. シミュレーションの役割と活用例
2. 離散分布とその応用①
3. 離散分布とその応用②
4. モンテカルロシミュレーション①
5. モンテカルロシミュレーション②
6. モンテカルロシミュレーション③
7. リアルオプション
8. 収益シミュレーション①
9. 収益シミュレーション②
10. 待ち行列問題
11. 物流問題
12. 連続時間シミュレーション
13. エージェントシミュレーション①
14. エージェントシミュレーション②
15. エージェントシミュレーション③
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
毎回、シミュレーション御出るの事後学習課題を出す。受講生は、問題文を読んで、講義中に学んだシミュレーション手法を用いてExcelでモデルをつくる。15回のうち4回については、モデルを作るだけでなく、不確実性も考慮した結果の解釈およびそのレポーティングまでを行ってもらう。
 
成績評価の方法  
講義中に出す演習課題(全4回)で評価する。
 
成績評価の基準  
演習課題を100点満点で評価し、その平均点とする。その評価基準は、正しくシミュレーションモデルを作っていれば80点、結果の解釈について正しく記述できていれば100点となるようにする。
 
教科書  
 
参考書  
教材に関する補足情報  
 
参考文献一覧  
 
履修上の注意事項  
 
キーワード(「実務経験のある教員による授業科目」は「実務経験」で検索)  
実務経験
 
備考(実務経験の内容と授業との関連を含む)  
実際のビジネスでシミュレーションを使うシーンをケースとして取り上げて、学生に演習してもらいます。
 
参照ホームページ  
 
教員からの一言  
 
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