科学技術と共に歩む

1.　はじめに

2.　意思決定問題の認識と定義のための方法
2.1　合理性と意思決定規則
2.2　問題発見と問題定義のためのシステムズアプローチ
　2.2.1　ISM法
　2.2.2　機能構造モデル化手法――IDEF0
　2.2.3　その他の方法
2.3　まとめ
演習問題

3.　モデル化とシステム解析法
3.1　動的システムのモデル化と解析
　3.1.1　構造モデルによる解析
　3.1.2　非構造モデルによるシステム解析
3.2　ペトリネットによる離散事象システムのモデル化
　3.2.1　離散事象システムのモデル化の要件
　3.2.2　ペトリネットの基礎
　3.2.3　Sインバリアントと制御問題
3.3　ニューラルネットワークによるモデル化
　3.3.1　BPネットワーク
　3.3.2　RBFネットワーク
3.4　まとめ
演習問題

4.　最適化理論と最適化手法
4.1　最適化問題の定義と分類
4.2　線形計画法
　4.2.1　図解法
　4.2.2　線形代数学的察
　4.2.3　シンプレックス法序論
　4.2.4　幾何学的解釈
　4.2.5　シンプレックス法
　4.2.6　退化問題
　4.2.7　双対問題
　4.2.8　感度解析とパラメータ問題
　4.2.9　漸進的線形計画法と内点法
4.3　非線形計画法
　4.3.1　NLPの最適化理論
　4.3.2　NLPの最適化手法
4.4　離散的最適化問題
　4.4.1　図解法
　4.4.2　分岐限定法による解法
　4.4.3　応用例
4.5　メタヒューリスティック最適化手法
　4.5.1　遺伝的アルゴリズム（GA）
　4.5.2　擬似アニーリング法（SA）
　4.5.3　タブーサーチ（TS）
　4.5.4　差分進化法（DE）
　4.5.5　粒子群最適化法（PSO）
　4.5.6　その他の方法
4.6　発展的適用
　4.6.1　ハイブリッド解法
　4.6.2　最適制御問題の解法
4.7　数理計画法のソルバ
　4.7.1　各種ソルバの所在
　4.7.2　Excelソルバの使用法
4.8　まとめ
演習問題

5.　多目的計画法による実行支援
5.1　多目的最適化の基礎概念
5.2　多目的解析手法
　5.2.1　従来法
　5.2.2　多目的進化法
5.3　多目的最適化手法
　5.3.1　選好最適性の必要条件
　5.3.2　多目的最適化手法の分類
　5.3.3　非対話的解法
　5.3.4　対話的解法
　5.3.5　多目的混合整数計画法問題のハイブリッド解法
5.4　有限の選択肢からの多目的最適決定法
　5.4.1　価値評価法
　5.4.2　階層分析法（AHP）
　5.4.3　その他の方法
5.5　まとめ
演習問題

6.　最適化工学の確立に向けて
6.1　現状の最適化技術の認識と分析
6.2　学術的最適化からの分析と提案
6.3　応用最適化技術からの分析と提案
6.4　最適化工学の確立に向けた展望
　6.4.1　教育のあり方へのテーゼ
　6.4.2　実効化へのテーゼ
　6.4.3　理念形成へのテーゼ
6.5　具体例を用いた最適化問題定式化手順
6.6　まとめ

7.　おわりに

付録
引用・参考文献
演習問題解答
索引