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problem identification & solution
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problem identification & solution
1.
経営工学主専攻
Kuroda 問題発見と解決 体育の種目選択における効用最大化 2012年2月16日 Here comes your footer
2.
Introduction
導入 モデル 結果 発展 抽選で落ち,希望しない種目を履修 不満 抽選を避け,第1希望を選ばない 無駄 並んで抽選する手間と時間 種目選択優先権の管理と運用 既存研究 - 村土奈都弥氏 問題発見と解決:「体育の種目決め最適化」 (2008) Here comes your footer Page 2
3.
Model
導入 モデル 結果 発展 0-1整数計画問題 𝑛 ∶ 履修者𝑖 の総数 𝑛 𝑚 𝑚 ∶ 種目𝑗 の数 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝑢 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑗 ∶ 第𝑗種目の履修上限 𝑖=1 𝑗=1 ( 𝑓𝑟𝑖𝑒𝑛𝑑 𝑖 ∶ 学生𝑖の友人 ) アンケート 𝑢 𝑖𝑗 ∶ 満足度(学生𝑖が種目𝑗を履修) 1 学生𝑖が種目𝑗を履修 内容: 月曜3限開設の種目に 𝑥 𝑖𝑗 ∶ 0 𝑒𝑙𝑠𝑒 対する満足度・希望度 実施期間: 2/7~2/13 𝑚 対象: 社会工学類等 𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 𝑥 𝑖𝑗 = 1 方法: ML+Webアンケート 𝑗=1 𝑛 𝑥 𝑖𝑗 ≤ Limit 𝑗 有効回答者数: 127名 𝑖=1 [男性:98名 女性:25名] 𝑥 𝑖𝑗 ∈ {0,1} Here comes your footer Page 3
4.
Result
導入 モデル 結果 発展 全員のデータを使用 1つ以上の種目が「満足度:5」 希望度・満足度 従来 最適化 希望度・満足度 従来 最適化 5 88人 99人 5 88人 97人 4 31人 22人 4 7人 2人 3 3人 2人 3 3人 0人 2 4人 3人 2 1人 0人 1 1人 1人 1 0人 0人 平均 4.58 4.69 平均 4.84 4.98 * 実際の履修上限をデータ数のスケールに調整. * 従来の種目選択方法 種目が決まっていない学生は,空きのある種目の中で最も高い満足度の 種目を選択し,上限を超えたらランダムに抽選. Here comes your footer Page 4
5.
Method
導入 モデル 結果 発展 教職員 アンケート ソルバー システム 比較 DB Apache (サーバ) 学生 システム化 PHP SQLite (DB) 提案 lpsolve (LPソルバー) Here comes your footer Page 5
6.
and …
導入 モデル 結果 発展 2次計画問題 (友人考慮) 友人と同じ種目を選択できると満足度は… 大幅に上がる: 62名 𝑛 𝑚 少し上がる: 61名 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 (𝑢 𝑖𝑗 +𝑥 𝑓𝑟𝑖𝑒𝑛𝑑 𝑖 𝑗 )𝑥 𝑖𝑗 変化なし: 3名 𝑖=1 𝑗=1 - 127名中122名が友人を各1人指定したとすると, 114名 (57ペア) が同じ種目を履修することができる. SCIP (高性能のフリーMIPソルバー) への乗り換え マルチエージェントシステム (MAS) によるシミュレーション Here comes your footer Page 6
7.
Reference 田村明久・松村正和 「最適化法」
(2002) 今野浩氏 「数理決定法入門 キャンパスのOR」 (1992) 村土奈都弥 問題発見と解決:「体育の種目決め最適化」 (2008) Acknowledgment 吉瀬章子教授 (システム情報工学研究科) 高野昭子様 (システム情報工学等技術室) アンケートに回答してくださった学生各位 Ploblem Identification & Solution Thank you 体育の種目選択最適化 infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/~kuroda90/works/pis/ 筑波大学 理工学群 社会工学類 for 経営工学主専攻 Kuroda your attention! E-Mail:
[email protected]
Here comes your footer Page 7
8.
分析における履修上限者数の調整 履修者数
430名 127名 99名 アスレティック 43 13 10 インライン 43 13 10 器械 30 9 7 サッカー 41 13 10 ジョグ 43 13 10 水泳 30 9 7 ダンス 43 13 10 テニス 43 13 10 ハンド 43 13 10 フィットネス 43 13 10 フラッグ 43 13 10 陸上 43 13 10 計 531 148 114 比率: 84~86% Here comes your footer Page 8
9.
サッカー・ハンドボール・ダンス・水泳は Result
5%有意で性差あり 人気度 男性 女性 1位 テニス 3.41 インラインスケート 3.32 2位 サッカー 3.28 ダンス 3.28 3位 ハンドボール 3.13 テニス 3.24 4位 フラッグフットボール 3.12 フィットネスTr. 3.00 5位 インラインスケート 2.98 ジョグ&ウォーク 2.96 6位 アスレティックTr. 2.96 フラッグフットボール 2.80 7位 ジョグ&ウォーク 2.78 サッカー 2.68 8位 フィットネスTr. 2.73 陸上競技 2.64 9位 器械運動 2.60 ダンス/陸上競技 2.44 10位 アスレティックTr. 2.52 11位 器械運動 2.28 ハンドボール 2.40 12位 水泳 2.23 水泳 1.72 Here comes your footer Page 9
10.
2次計画問題
~ 友人の決定方法 127名の満足度のデータをクラスター分析にかける - k-means法・クラスター数=10 同じクラスターの学生同士をペアにして友人と定義 要素が奇数のクラスターでは一人が「友人なし」とする - 「友人なし」は5人生じたが,これは友人と一緒に同じ種目を 履修することにより満足度が変化しない人数(3名)に整合的 とみなす 2次計画問題に定式化 (計算時間が長いので,途中打切) Here comes your footer
11.
種目選択改善のアイデア・全体としての意見 数名程度の定員オーバーは認めてほしい/上限フリー 大学の運動施設を学生が気軽に使える環境整備
履修に要する費用を少なくする 体育は選択科目にするべき オリエンテーション前に過去の授業アンケートを公開 通年と単学期を区別/通年は飽きる 選択肢(種目)を増やす 種目ごとに授業時間(コマ)を変える 部活動・就職活動による欠席を認めるか否かを統一する 1年次に全ての種目を体験して理解する 学生が望む活動内容を事前アンケートによって伝える 人気のない種目は削除されるべき 実施アンケートより Here comes your footer
12.
完全単模性 (全単模性:total unimodularity)
𝐴𝑥 = 𝑏 −1 Δ 𝑥= 𝐴 𝑏= 𝑏 𝐴 Aが全て{0,1} → 余因子行列は整数の行列 右辺の定数が全て整数 |A|が±1 → xは整数のベクトル よって,IPをLPとして記述することが可能 Here comes your footer Page 12
13.
シンプレックス法 (simplex method) 実行可能解の1つから出発して目的関数の値を 出来る限り大きくするように移動させていく動作を繰り返す 1.
線形計画問題を制限標準型に変形する 2. シンプレックス表を作成 3. 式の数だけ基底変数を定める 4. 初期の基底変数から得られた連立方程式を解く 5. 最適になるまで,基底変数と非基底変数の組合せを変更する [出典] Wikipedia: シンプレックス法 Here comes your footer Page 13
14.
分枝限定法 (branch &
bound method) 分枝操作 - 親問題を複数の子問題に再帰的に分割 限定操作 - 元問題の最適解を含まない子問題を省く - 制約を緩めた緩和問題を解き限定する 出典 : 田村明久・松村正和 「最適化法」 2002/4 Here comes your footer Page 14
15.
数理計画問題の体系 出典 : 後藤順哉氏(元・社会工学類,現・中央大学)
「H18マネジメント実習 講義資料」 Here comes your footer Page 15
16.
End of slide! Here
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