科目一覧へ戻る | 2024/01/18 現在 |
開講科目名 /Class |
最適化理論特殊研究 |
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授業コード /Class Code |
K060491001 |
開講キャンパス /Campus |
ポートアイランド |
開講所属 /Course |
博士/ |
年度 /Year |
2023年度/Academic Year |
開講区分 /Semester |
通年/FULL-YEAR |
曜日・時限 /Day, Period |
水1(前期),水1(後期)/WED1(SPR.),WED1(AUT.) |
単位数 /Credits |
4.0 |
主担当教員 /Main Instructor |
伊藤 健/ITO TAKESHI |
遠隔授業 /Remote lecture |
No |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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伊藤 健/ITO TAKESHI | 経営学部/Business Administration |
授業の方法 /Class Format |
講義,演習 |
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授業の目的 /Class Purpose |
社会科学をはじめとした多くの分野における様々な問題を数理的に解決するため実践的方法を修得する. |
到 達 目 標 /Class Objectives |
・非線形計画における各種最適化手法と,大域最適解,局所最適解の関係が理解できる ・代表的な確率計画モデルを理解できる ・代表的なファジィ数理計画モデルを理解できる |
授業のキーワード /Keywords |
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授業の進め方 /Method of Instruction |
主に講義により実施するが,その内容に応じた演習を行うことにより理解を深める. |
履修するにあたって /Instruction to Students |
微積分(偏微分を含む),確率などの数学的知識が必要 |
授業時間外に必要な学修内容・時間 /Required Work and Hours outside of the Class |
相当量の予習・復習が必要 |
提出課題など /Quiz,Report,etc |
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成績評価方法・基準 /Grading Method・Criteria |
演習の成果物,および数回実施するレポートで評価する. |
テキスト /Required Texts |
特に利用せず,必要に応じて資料を配布する. |
参考図書 /Reference Books |
No. | 回 /Time |
主題と位置付け /Subjects and position in the whole class |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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1 | 第1回 | ガイダンス | 本講義の進め方や注意事項の説明 | |
2 | 第2~3回 | 非線形計画法1 | 制約条件と解 | |
3 | 第4~6回 | 非線形計画法2 | 凸計画 | |
4 | 第7~8回 | 非線形計画法3 | 関数の勾配と最適性 | |
5 | 第9~11回 | 非線形計画法4 | 近似解法 | |
6 | 第12~14回 | 非線形計画法の応用1 | ニューラルネットワーク | |
7 | 第15~17回 | 非線形計画法の応用2 | 遺伝的アルゴリズム | |
8 | 第18~20回 | 確率計画法 | 機会制約条件を用いた等価確定問題の取り扱い | |
9 | 第21~23回 | ファジィ数理計画法 | ファジィ目標を用いた等価確定問題の取り扱い | |
10 | 第24回 | ハイブリッド計画法 | ファジィ確率変数を含む数理計画問題 | |
11 | 第25~26回 | 実践的数理モデル1 | ネットワーク計画問題のファジィ概念化 | |
12 | 第27~28回 | 実践的数理モデル1 | スケジューリング問題のファジィ概念化 | |
13 | 第29回 | まとめ | これまでの内容を総括 | |
14 | 第30回 | 予備 | 進捗に応じて内容を決定 |