南山大学理工学部三浦研究室です。
オペレーションズ・リサーチを使って研究しています。
研究内容や研究室の様子をご紹介します。
上の写真は、2015年3月まで私たちのいた瀬戸キャンパスの学生研究室の様子です。

http://www.st.nanzan-u.ac.jp/info/hmiura/index.html
↑三浦先生のページ
http://www.nanzan-u.ac.jp/Menu/index.html
↑南山大学ホームページ

皆さんこんにちは!
南山大学理工学部システム数理学科4年の林晃平です。

高校生活はどうですか?充実できてますか?

大学生活では高校生活よりも自由に生活を決めることができます!部活に入るもよし、サークルに入るもよし、趣味に没頭するもよし、バイトをするのもよしと、いろいろなことができます!

南山大学には多くの部活やサークルがあるだけでなく、たくさんの人がいます。
きっと気の合う仲間は見つかると思うので、仲間といろんなことをして思い出をつくりましょう!

現在私は三浦研究室で電動キックボードの最適なポート配置について研究しています。
むやみやたらにポートを増やしても便利ではありますが運営にお金がかかり過ぎてしまい、利益が出なくなってしまいます。そこで数学を用いて、利益を最大化するための最適なポート配置を研究をしています。実生活に数学が影響を与えていく様はとても興味深いものです。

南山大学理工学部ではこういった数理的手法だけでなく、物理学や統計学、プログラミング、制御工学、通信工学、教職課程など様々なことを学ぶことができます。

2023年7月14日(金)、南山大学は碧海信用金庫とデータサイエンスを活用した地域社会の発展貢献を目的として、産学連携協力を締結いたしました.


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ラジオのFM愛知のWelcome Generationという番組があり,さまざまな大学の情報や工学分野の研究室が紹介されています.
11/3(木) 20:30-21:00に,三浦研究室について放送されました.

YouTube:
https://www.youtube.com/watch?v=JP8pSksGjn4


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【理工学部データサイエンス学科】小市俊悟教授研究紹介

研究室の2020年度卒業学生の論文を「インフラのOR的展望」研究会2020年度最終報告書に寄稿しました。

パリ協定のCO2削減目標のため必要な電気自動車の台数を見積もった研究です。温暖化効果ガス排出量を減らすためにエンジンで走行する自動車から電気自動車にシフトすることが大事であることは誰もが知っていることでしょうが、最低限必要な電気自動車の台数はどのくらいなのか、定量的に分析して目標を立てておくことも重要であると思います。電気自動車が走行するための電気の発電時に発生するCO2も考慮されています。


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理工学研究科システム数理専攻の大学院生が、スケジューリング学会の国際シンポジウム International Symposium on Scheduling 2021にて航空路線の最適配置に関する研究発表を行い,

https://www.nanzan-u.ac.jp/Menu/news/2021/210804_jusho.html

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2021年度にスタートした新しい理工学部では,副専攻制を取り入れています.

データサイエンス学科の学生は,データサイエンスについての専門技術を学び,さらにソフトウェア工学、電子情報工学、機械システム工学の中から1つ副専攻を選択し,情報技術の先にある「技術統合能力」と「技術創造能力」の習得を目指します.

データサイエンスを理工学の分野(さらには社会の諸問題へも)に活用する技術として学びます.

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理工学部・データサイエンス学科(2021年4月開設)の教職課程(中学の数学,高校の数学)について、2021年2月10日付の文部科学省の通知により,正式に認定を受けました.


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最初は卒論に一年もあるのは長いと思っていましたが、いざやり始めてみるとはやいもので、もう終わりの時期になりました。

最近はコロナのこともあり、家にいることが増えました。最初は時間がなくて読んでいなかった本を読むなどしていましたが、ずっと家にいるのもさすがに飽きてきますね。

 

今回は少し前の話ですが、12月に参加した,筑波大学で開催された「都市のORウインターセミナー」について話したいと思います。

今年は新型コロナの影響もありオンラインでの開催となりました。

私は研究テーマである「交差・合流を回避した総移動距離最小化問題」を発表しました。

内容をざっくり説明すると、交差・合流を回避する経路を指示することを駐車場に応用することで事故を減らすことや駐車スペースを探すことへのストレスの軽減につながるのではないかというものです。

質疑応答では、参加している方が多く、質問時間も長いので、多くの方から質問されます。

今後の研究での方針についての助言などをいただけました。

 

こうした場での発表は貴重なので、機会があればやってみるのもいいと思います。

 

https://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/~tj330/Labo/koshizuka/uor.html

 

H.T

 

オペレーションズ・リサーチは数学から見れば応用分野であるが,工学や社会科学,社会活動や自然現象などから見れば理論分野ということになる.オペレーションズ・リサーチの本質を,数学の裏打ちのある便利な数理モデル,ととらえれば何にでも適用できる.

適用の場を限定することは無用で,むしろ意外なところへ展開できる面白さが常にあると言ってよい.

オペレーションズ・リサーチを学ぶ者は,講義の際に扱われる事例にとらわれることなく,数理モデルの本質を理解し,どのような場面に使えるのかを常に考えておいてもらいたい.また,数理モデルの発明や改善,解法の提案を考えることも面白い.

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本屋で『でたらめの科学』(勝田俊彦,朝日新聞出版,2020年)という新書を見つけた.でたらめな数(乱数)とは何か,作り方や使い方が分かりやすく解説されている.乱数とは,ある範囲の(例えば0から100の)数が同じ頻度ででたらめな順番で並んでいる数列である.

こんなでたらめなものが何の役に立つのか? と思われるかもしれないが、乱数はシミュレーションにおいて大きな役割を担っています.

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先日、わたしの研究テーマである「人口減少の歯止めになる公共施設はあるか」についての実地調査をしました。

研究室のメンバーと三浦先生で人口が少ない地域、いわゆる田舎にある公共施設を探索しに行ってきました。
探索した場所は、名鉄名古屋本線の本宿駅周辺で、名古屋駅からだと1時間くらいで着きます。

事前に調べておいた公共施設を記してある地図をもとに歩いて調べていましたが、校外学習のようで楽しかったですし、普段とは違う風景をみるのは新鮮でした。

探索し終えた後はみんなでお昼ごはんを食べに、本宿駅近くの古民家イタリアンに行きました。お店の雰囲気もよかったですしお料理も美味しかったです!

コロナウイルスの影響でなかなか研究室のみなさんと集まれる機会がなかったのですが、今回集まれることができ嬉しく思いました。

気兼ねなく人と集まって食事や外出ができる日が早く来るといいですね!

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T.N

2021年4月にデータサイエンス学科が発足します.
学部パンフレットはこちら

4年の西野 圭都(にしの けいと)です。

2020年もすっかり終盤戦に突入しました。師走の足音がゆっくり迫ってきておりますが、僕たち4年生には別のものが迫ってきています。
それは卒業研究発表です。卒業研究発表会は例年1月ごろですが、今年度はどうなるのでしょうか(コロナの影響で)。今回は僕が経験した卒業研究の中間発表についてお話ししようかと思います。

皆さんは卒業中間発表と聞いて何を思い浮かべますか。ちゃんと発表できるだろうか、合格できるだろうか、ダメ出しばかりだとどうしよう、など色々あるとおもいます。僕が一番気にしていたことはダメ出しでした。
今まで研究していたことに穴があったり、正しいと思っていたことが教授から見ると間違っていたりすることがあるかもしれません。しかし、研究には失敗がつきものです。中間発表までの長い間自分の研究してきたことに自信をもって発表することが大切だと思います。失敗は成功の元とも言いますしね..
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今年度の卒業中間発表はオンライン(zoom)で行われました。
例年と違う環境下での発表でしたが、僕を含め、三浦研究室のみんなはうまく発表できていたかと思いました。僕たち三浦研究室のアドバイス、指導の担当は小市先生と鈴木先生でした。発表前の予想とは反して、厳しい指導はなく、優しくアドバイスをしてくださいました。ちなみに僕は「DEAを用いたコンビニエンスストアの立地分析」という内容を発表しました。

この経験を活かし、卒業研究発表も自信をもって発表したいと思います。

オペレーションズ・リサーチ,統計学,データサイエンス,人工知能,機械学習,...これらの学問分野は少しずつ重なり合っており,違いもあれば共通するところもある.学問分野はそれぞれ「ファミリー」を持っており、ファミリーのメンバーは分野の違いを強調したり互いにライバル視することもある.

しかし分野間の差異はこれから学ぼうとする諸氏にとっては興味を引く事柄ではなく,あまり気にしないほうが良いと思う.そんなことよりも分野間で重なり合っている手法やモデル,― 例えば線形計画法,重回帰分析,クラスター分析,ニューラルネットワークモデル,微分方程式,最急降下法など ― についてひとつひとつ身に着けることが重要であると思います.

差異を区別することは若い人たちにとって無用であるが,それぞれの学問分野が大切にしている内容は理解しておいたほうが良い.その理解の上で,どの学問分野を学ぶのか決めてはどうでしょうか(学ぶ分野を一つに限る必要もないが).


M





学生生活紹介動画で4年生の佐渡さんが話をしています。

南山大学理工学部は、2000年4月に数理情報学部として開設されて以来、情報理工学部、理工学部と発展を続け、このたび20周年を迎えました。 これを記念して下記の通りデータサイエンスシンポジウムを開催します。 また,2021年4月には理工学部データサイエンス学科を新設いたします。


データサイエンスについて,高校生・一般の方を対象とする2つの講演を聞いて学んでみませんか?

統計学,最適化,データサイエンスに興味のある皆様のご参加をお待ちしています。

               記

理工学部開設20周年記念行事 データサイエンス シンポジウム
-統計学,人工知能,オペレーションズ・リサーチ: 数理技術を利用した問題 の発見から解決まで -

日時:2020年11月1日(日) 13:00~15:00
会場:オンラインによる遠隔開催
参加費:無料
対象:一般,高校生,南山大学教職員・学生

オンライン参加申し込みとなっています.

http://www.st.nanzan-u.ac.jp/info/20th_anniversary/DataScienceSymposium.htm



参加希望者のご氏名などの個人情報は,受付,出席者リストの作成のために利用します.第三者に提供することはありません.

講演1 「データサイエンスと最適化」 鈴木敦夫(南山大学理工学部システム数理学科 教授)
講演2 「データサイエンスにおける統計科学の役割」 椿 広計(統計数理研究所 所長)


お問い合わせ先 :理工学部開設20周年記念事業事務局

st-20anniv-ds-admin@nanzan-u.ac.jp



未知の問題に取り組んだ冒険者の話はとてもワクワクします.夏休みにどうですか?
事実は小説よりも奇なり.なにごとにも歴史と人があります.

ウラム,『数学のスーパースターたち ― ウラムの自伝的回想―』,東京図書,1979
ブルース・コリアー,『チャールズ・バベッジ コンピュータ時代の開拓者』,大月書店,2009
星野 力,『誰がどうやってコンピュータを創ったのか?』,共立出版,1995
星野 力,『甦るチューリング コンピュータ科学に残された夢』,NTT出版,2002
ノーマン・マクレイ,『フォン・ノイマンの生涯』,朝日新聞社,1998
伊理正夫,藤野和建,『数値計算の常識』,共立出版,1985

M

現在4年生は卒業研究を行っています。

私は「空港の手荷物カート運用計画問題」の研究をしており、
先日中部国際空港様とのキックオフミーティングが行われました。

ミーティングでは、三浦先生によるORの起源についての発表や、
今回研究に携わる私達による研究方針の発表があり、
その後実際に空港内を見学させて頂きました。

カートの運搬作業は、私達が想像していたより複雑な作業で、
旅客の数や混雑状況により毎回運搬台数や運搬経路が異なることが分かりました。
また、作業員の方は旅客を第一に考えておられるため、
私達も運搬時間の削減を目指すと共に旅客の利便性も考えていく必要があると思いました。

次回は、7月末頃に第2回ミーティングが行われます。
有意義なミーティングにできるよう今後も研究を進めていきたいと思います。


A.T

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高校生向けのパンフレット
REAL@NANZAN 2019~2020(学生生活紹介)
に西川さん(2020春卒業)による研究室紹介が掲載されています.

M

現在、三浦研究室ではオンライン上でゼミがおこなわれています。

 

4年生は卒業研究のテーマを見つけ、データを収集し、決めたテーマへどのようにアプローチしていくかを三浦先生と話し合っています。

より良い卒業研究発表ができるよう一日一日を大切に頑張っていきます。

 

 

私は中部国際空港の産学連携としておこなっている手荷物カートの最適運用手法についてを卒業研究のテーマにしていこうと思っています。

6月にはセントレアへ向かい、社員の方とのミーティングや見学を行います。

 

 

また、先日にはweb上ではありますが三浦研究室の4年生と3年生との初めての顔合わせがおこなわれました。

自己紹介として趣味や自粛期間中での過ごし方などを話し、お互いを知る良い機会になりました。

 

学校の再開はまだめどが立っておらず、前期はオンライン授業の継続が決定されました。

学校が再開されたら少しずつ4年と3年との交流ができる機会を作っていき、親睦を深めていけたらなと思っています。

 

 

KN

データサイエンス,オペレーションズ・リサーチを学ぶにあたり,数学を避けて通ることはできない.理由はいくつも挙げることができるが,そのひとつは,道具であるコンピュータが数学の理論に基づいてシステムが構築されているからである.

コンピュータのアーキテクチャやオペレーティング・システムについては,ひととおりのことを知っておいたほうがよい.コンピュータが,数学的な意味で完全な道具ではないこともわかるだろう.例えば,一般的なコンピュータで扱える「とても大きな数」には上限がある.これらについて初心者が学ぶには「コンピュータの歴史」から入るのが易しいと思う.

もし別の,例えば生理学的な理論に基づいてコンピュータができていたとすれば,数学よりも生物学や化学のほうがデータサイエンスやORにとって重要となったかもしれないですね.

HM



数理最適化問題を解くために,手計算で解くか,自分でプログラミングするかしかなかった時代は,アルゴリズムを読み解き一生懸命計算したものだったが,近年手軽に最適解を計算してくれる最適化ソルバーが普及してきた.

だからといって,全てソルバーにお任せしてしまってアルゴリズムをちゃんと勉強しないのはよくない.思考停止してしまう.
新しい挑戦的な問題を見つけて解決するためにも勉強は必要だ.
いろいろ面白いアルゴリズムがあるので,学べば考えた人の知恵がよく分かるだろう.

同じことはデータ解析にも言える.
データをエクセルなどで,あるいは紙に出力して一つ一つ眺めて見ることはとても重要で,統計ソフトで統計量を計算したりサンプリングするだけでは,データのおかしなところや分析対象の「おいしいところ」を見逃すことになる.
さらについでに書くと,集めたデータを手で一つ一つコンピュータに入力することは,データを眺めることと同じ効果がある.今ではその機会も幸か不幸か減ってしまったが,かつてはデータを分析する前の重要かつ神聖な作業であった.数百個のデータはすぐに,数千個のデータであればよく考えて,数万個のデータはチームで協力して入力する.


HM


昨日(2020.01.17)、卒論発表会があった。今年度の卒論テーマは以下の通り。

鉄道ネットワークの時差通勤による混雑の緩和 ―中京圏の鉄道網を事例として―
線分都市の立ち寄り客を争奪するチェーン店の立地問題
シグモイド関数による新幹線開通を想定した航空シェア予測
高齢者の利便性に着目した一宮市のバス停の最適配置
人口と病床数の需給バランスに着目した三重県の病院のサービス体制の改善
コンビニエンスストア向け食製品生産工場の受注量予測システムの構築

中間発表のときと比べて審査の先生からの質問に対する応答が進歩したように思う。研究が進展して内容と結果を伴うようになったからであろう。実質の中身がなければプレゼンテーションはうまくできないし、ましてや質問にはまともに答えられない。プレゼンを単なる話術と考えていると痛い目にあうだろう。

プレゼンができるようになったら、次のステップは質問に的確に応対できるようになること、さらにその次は適切に質問できるようになることと、インタビューができること(じつは最初に取り組むべき技術課題なのであるが...)、である。

HM

追記.1/25には修士論文の最終審査会も開催された.

交差と合流を考慮した経路の割り当てに関する研究
コンビニエンス店舗向け新商品の受注量週次予測
メッシュデータを用いた人口減少の将来推定
コンビニエンスストア向け食製品の受注量予測 —長期製品の日次予測 新商品の月次予測—
チェーン店による平面上の立地競争シミュレーション分析   



三浦研究室では毎回ではありませんが、たまに課題が出ます。


1人で行う課題もありますが、グループで行う課題も多くあります。教科書の問題を、ホワイトボードを利用して発表したり、Wordで文章を作成して発表することもあります。

グループで役割分担して発表資料を作るのでみんなで助け合いながら課題を解決することができます。


前回のゼミの課題は、日本オペレーションズ・リサーチ学会に載っている機関誌の中で自分の興味のある記事を選び、内容を簡単にまとめ、みんなの前で発表を行うことでした。
最近テレビでドローンの映像やニュースを見かけることが多くなりました。ドローンが日常的に利用することができたらいいなと思っていたので、私はドローンの建物の点検・維持管理の
記事を選び、まとめました。自分の興味のある内容の記事を選べたのでまとめやすかったです。

みんなの前で発表を行う機会は日常的にないので、いい体験ができたなと私は感じました。


課題を行う上でわからない事があれば、いつでも三浦先生が助けてくれるので、とても課題は取り組みやすいです。


またグループワークを通して、ゼミのメンバーと仲良くなることができました。

ゼミの雰囲気は明るく、先輩も優しいのでとても雰囲気が良いと私は感じています。


これからもっとみんなと関わる機会が増えると思うので、より親交が深まればいいなと思います。


S.Shiori

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