基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	最適化理論特殊研究／Advanced Research in Optimazation Theory
授業コード ／Class Code	K060491001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	博士／
年度 ／Year	2024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	非線形計画，確率計画，ファジィ数理計画
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	2時間程度の予習・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50%，および数回実施するレポート50%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
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