シラバス参照
| 科目一覧へ戻る | 2025/07/08 現在 |
|
開講科目名 /Class |
最適化理論演習(2年次)/Seminar in Optimazation Theory |
|---|---|
|
授業コード /Class Code |
J012261001 |
|
ナンバリングコード /Numbering Code |
|
|
開講キャンパス /Campus |
ポートアイランド |
|
開講所属 /Course |
修士/ |
|
年度 /Year |
2025年度/Academic Year |
|
開講区分 /Semester |
通年/FULL-YEAR |
|
曜日・時限 /Day, Period |
金5(前期),金5(後期)/FRI5(SPR.),FRI5(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 |
|---|---|
| 伊藤 健/ITO TAKESHI | 経営学部/Business Administration |
|
授業の方法 /Class Format |
対面授業(演習) |
|---|---|
|
授業の目的 /Class Purpose |
DPで言及されている,経営学の学問領域で自ら設定した課題を総合的に考察できる高度な研究能力を身につけ,修士論文作成・完成を目指す. |
|
到 達 目 標 /Class Objectives |
数理最適化の新規モデルにおいて,自分なりの妥当な解法が提案できる. |
|
授業のキーワード /Keywords |
数理最適化 |
|
授業の進め方 /Method of Instruction |
ゼミ形式なので履修者数にもよるが,基本的には発表者(履修者)が毎回レジュメ等の資料を準備し,担当者とディスカッションを行う. |
|
履修するにあたって /Instruction to Students |
|
|
授業時間外に必要な学修内容・時間 /Required Work and Hours outside of the Class |
毎回の担当箇所に対する準備(予習)には十分な時間が必要である.個人差はあるが,最低でも5時間程度は時間を掛けていただきたい. |
|
提出課題など /Quiz,Report,etc |
|
|
成績評価方法・基準 /Grading Method・Criteria |
毎回の準備状況,発表内容によって,対象とする数理モデルの理解度や提案解法の妥当性を確認し,年間を通したその状況によって評価する. |
|
テキスト /Required Texts |
なし |
|
参考図書 /Reference Books |
特に指定しない |
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 第1回 | オリエンテーション | 本科目を受講する上での注意点や,修士課程2年目における研究計画について説明する. | |
| 2 | 第2回 | 研究テーマの決定1 | 同演習1年次の内容を踏まえ,より具体的な研究テーマを検討する. | |
| 3 | 第3回 | 研究テーマの決定2 | 同演習1年次の内容を踏まえ,より具体的な研究テーマを決定する. | |
| 4 | 第4回 | 問題の定式化1 | 研究対象とする新規数理モデルを提案する. | |
| 5 | 第5回 | 問題の定式化2 | 研究対象とする新規数理モデルを提案する. | |
| 6 | 第6回 | 問題の定式化3 | 研究対象とする新規数理モデルを提案する. | |
| 7 | 第7回 | 問題の定式化4 | 研究対象とする新規数理モデルを提案する. | |
| 8 | 第8回 | 解法の検討1 | 提案モデルに対する最適解の導出方法を提案する. | |
| 9 | 第9回 | 解法の検討2 | 提案モデルに対する最適解の導出方法を提案する. | |
| 10 | 第10回 | 解法の検討3 | 提案モデルに対する最適解の導出方法を提案する. | |
| 11 | 第11回 | 解法の検討4 | 提案モデルに対する最適解の導出方法を提案する. | |
| 12 | 第12回 | アルゴリズム開発1 | 提案モデルに対する最適解の効率的な計算アルゴリズムを開発する. | |
| 13 | 第13回 | アルゴリズム開発2 | 提案モデルに対する最適解の効率的な計算アルゴリズムを開発する. | |
| 14 | 第14回 | アルゴリズム開発3 | 提案モデルに対する最適解の効率的な計算アルゴリズムを開発する. | |
| 15 | 第15回 | アルゴリズム開発4 | 提案モデルに対する最適解の効率的な計算アルゴリズムを開発する. | |
| 16 | 第16回 | 妥当性の検証1 | 提案アルゴリズムによる解の最適性,妥当性に問題が無いか検証する. | |
| 17 | 第17回 | 妥当性の検証2 | 提案アルゴリズムによる解の最適性,妥当性に問題が無いか検証する. | |
| 18 | 第18回 | 妥当性の検証3 | 提案アルゴリズムによる解の最適性,妥当性に問題が無いか検証する. | |
| 19 | 第19回 | 学会等での発表1 | ここまでの研究内容をいずれかで報告するための発表準備を行う. | |
| 20 | 第20回 | 学会等での発表2 | ここまでの研究内容をいずれかで報告するための発表準備を行う. | |
| 21 | 第21回 | 学会等での発表3 | ここまでの研究内容をいずれかで報告するための発表準備を行う. | |
| 22 | 第22回 | 学会等での発表4 | ここまでの研究内容をいずれかで報告するための発表準備を行う. | |
| 23 | 第23回 | モデルの修正1 | 研究報告での指摘事項や,そこで得られた知見・情報を提案モデルに反映させる. | |
| 24 | 第24回 | モデルの修正2 | 研究報告での指摘事項や,そこで得られた知見・情報を提案モデルに反映させる. | |
| 25 | 第25回 | モデルの修正3 | 研究報告での指摘事項や,そこで得られた知見・情報を提案モデルに反映させる. | |
| 26 | 第26回 | 修士論文作成1 | これまでの研究内容をもとに,修士論文の執筆作業を行う. | |
| 27 | 第27回 | 修士論文作成2 | これまでの研究内容をもとに,修士論文の執筆作業を行う. | |
| 28 | 第28回 | 修士論文作成3 | これまでの研究内容をもとに,修士論文の執筆作業を行う. | |
| 29 | 第29回 | 修士論文作成4 | これまでの研究内容をもとに,修士論文の執筆作業を行う. | |
| 30 | 第30回 | 修士論文作成5 | これまでの研究内容をもとに,修士論文の執筆作業を行う. |