科目一覧へ戻る | 2025/02/25 現在 |
開講科目名 /Class |
最適化理論特別演習(3年次)/Seminar in Optimazation Theory |
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授業コード /Class Code |
K060561001 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
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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 |
2025年度/Academic Year |
開講区分 /Semester |
通年/FULL-YEAR |
曜日・時限 /Day, Period |
金6(前期),金6(後期)/FRI6(SPR.),FRI6(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 |
対面授業(演習) |
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授業の目的 /Class Purpose |
研究者として独創的な研究を行い,社会の発展に貢献できる能力を身につけるべく,DPで言及されている経営学の高度な専門知識を修得し,博士論文作成の準備を行う. |
到 達 目 標 /Class Objectives |
数理最適化の基本モデルを応用し,実問題を新たに定式化するとともに,その効率的解法を提案することができる. |
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 |
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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 |
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成績評価方法・基準 /Grading Method・Criteria |
毎回の準備状況,発表内容によって到達目標の達成度を確認し,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 |
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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,博士課程3年目における研究計画について説明する. | |
2 | 第2回 | 学会等での発表2-1 | 同演習2年次の内容に引き続き,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. | |
3 | 第3回 | 学会等での発表2-2 | 同演習2年次の内容に引き続き,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. | |
4 | 第4回 | モデルの修正2-1 | 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. | |
5 | 第5回 | モデルの修正2-2 | 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. | |
6 | 第6回 | 問題の定式化3-1 | 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3-2 | 研究対象とする新規数理モデルを提案する. | |
8 | 第8回 | 問題の定式化3-3 | 研究対象とする新規数理モデルを提案する. | |
9 | 第9回 | 解法の検討3-1 | 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3-2 | 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3-3 | 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3-1 | 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3-2 | 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3-3 | 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 | 妥当性の検証3-1 | 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. | |
16 | 第16回 | 妥当性の検証3-2 | 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. | |
17 | 第17回 | 学会等での発表3-1 | 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. | |
18 | 第18回 | 学会等での発表3-2 | 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. | |
19 | 第19回 | モデルの修正3-1 | 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. | |
20 | 第20回 | モデルの修正3-2 | 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. | |
21 | 第21回 | 博士論文作成1 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
22 | 第22回 | 博士論文作成2 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
23 | 第23回 | 博士論文作成3 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
24 | 第24回 | 博士論文作成4 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
25 | 第25回 | 博士論文作成5 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
26 | 第26回 | 博士論文作成6 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
27 | 第27回 | 博士論文作成7 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
28 | 第28回 | 博士論文作成8 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
29 | 第29回 | 博士論文作成9 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. | |
30 | 第30回 | 博士論文作成10 | これまでの研究内容をもとに,博士論文の執筆作業を行う. |