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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/01/18 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
最適化理論特殊研究
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

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
伊藤 健/ITO TAKESHI 経営学部/Business Administration
授業の方法
/Class Format
講義,演習
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
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
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.
/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
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

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