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科目一覧へ戻る | 2021/09/22 現在 |
科目名(和文) /Course |
管理情報工学特論 |
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科目名(英文) /Course |
|
時間割コード /Registration Code |
81A10801 |
学部(研究科) /Faculty |
情報系工学研究科 博士後期課程 |
学科(専攻) /Department |
システム工学専攻 |
担当教員(○:代表教員)
/Principle Instructor (○) and Instructors |
○金川 明弘 |
オフィスアワー /Office Hour |
金川 明弘(基本的に金曜5限、2607室ですが、事前にメール等でアポイントをとってください。) |
開講年度 /Year of the Course |
2021年度 |
開講期間 /Term |
前期 |
対象学生 /Eligible Students |
1年,2年,3年 |
単位数 /Credits |
2 |
更新日 /Date of renewal |
2021/02/24 |
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使用言語 /Language of Instruction |
日本語 |
オムニバス /Omnibus |
該当なし |
授業概略と目的 /Cource Description and Objectives |
数理的手法の応用分野としてのオペレーションズ?リサーチ,経営科学等について,最新の研究内容と動向について講述する。加えて,ファジィ?AI?ニューラルネット?遺伝的アルゴリズムといった手法との関連について述べる。 |
履修に必要な知識?能力?キーワード /Prerequisites and Keywords |
特になし キーワード:数理計画法、オペレーションズ?リサーチ、メタ?ヒューリスティック法 |
履修上の注意 /Notes |
特になし |
教科書 /Textbook(s) |
特になし |
参考文献等 /References |
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自主学習ガイド /Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework |
日本OR学会の雑誌「オペレーションズ?リサーチ」の各月号を読み,最新のトピックを熟知すること。 |
資格等に関する事項 /Attention Relating to Professional License |
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備考 /Notes |
No. | 単元(授業回数) /Unit (Lesson Number) |
単元タイトルと概要 /Unit Title and Unit Description |
時間外学習 /Preparation and Review |
配付資料 /Handouts |
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1 | 1~4 | [ニューラルネットワーク] メタ?ヒューリスティック原理を用いた組合せ最適化問題を扱う。人工知能的な観点からニューラルネットワークの動作原理を用いた解法や学習の仕組みを学ぶ |
関連論文を読みこなす | |
2 | 5~9 | [遺伝的アルゴリズム] 同じく進化的解法の立場から遺伝的アルゴリズムなどの 解法原理を学ぶ |
関連論文を読みこなす | |
3 | 10~15 | [最近のメタ解法] 自身の研究テーマと関係の深い論文を講読し,解説と検 討を加える |
単元概要の準備と反省 |
No. |
到達目標 /Learning Goal |
知識?理解 /Knowledge & Undestanding |
技能?表現 /Skills & Expressions |
思考?判断 /Thoughts & Decisions |
伝達?コミュニケーション /Communication |
協働 /Cooperative Attitude |
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1 | 古典的ニューラルネットワークならびに機械学習システムを構築できる。 | ○ | ○ | |||||
2 | 遺伝的アルゴリズムについて、進化計算を自己構築できる | ○ | ○ | |||||
3 | タブーサーチ、疑似焼きなまし等のアルゴリズムを自己構築できる | ○ | ○ |
No. |
到達目標 /Learning Goal |
定期試験 /Exam. |
レポート | プレゼン | |||
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1 | 古典的ニューラルネットワークならびに機械学習システムを構築できる。 | ○ | |||||
2 | 遺伝的アルゴリズムについて、進化計算を自己構築できる | ○ | |||||
3 | タブーサーチ、疑似焼きなまし等のアルゴリズムを自己構築できる | ○ | |||||
評価割合(%) /Allocation of Marks |
60 | 40 |