タイトル

科目番号
情351 
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等
2018 前学期 水2 工学部情報工学科  
講義コード 科目名[英文名] 単位数
601547001 数理計画とアルゴリズム   2 
担当教員[ローマ字表記]
長山 格 
授業の形態
講義
 
アクティブラーニング
学生が議論する
 
授業内容と方法
大量生産計画・大型土木事業・大規模災害支援・経営戦略立案などの複雑な活動を管理・運営するためには効率的なリソース配分が必要である.すなわち,最小コストで最大効果をあげるためにはどのような戦略を採ればよいかを科学的に追求するため,線形計画法をはじめとする計画工学という分野が生まれた.本講義では,数理計画と最適化における基本的手法・理論について線形計画法,最適化理論など様々な問題を例に取りながら平易に解説する.適宜,課題練習を実施し実践的な問題解決能力を学ぶ.すなわち,重要なアルゴリズムおよび理論を学んだ後,最適化数値計算パッケージを使用したグループワークを行い,実践的な最適化問題解決のための解法デザイン能力および計算能力を修得する.

 
URGCC学習教育目標
問題解決力、専門性
 
達成目標
○線形計画法の理論と計算法を学習し,最適解の概念を理解できること(専門性)
○基本解法をプログラムとして実装し実行できること(実践性)
○新たな基本的な問題に対するアルゴリズムを設計・実行できること(創造性)

 
評価基準と評価方法
評価基準
 以下の項目について達成できるかどうかを評価基準とする。
 (1) 最適化問題における定式化の用例について説明できる。
 (2) 最適化問題における定式化を実行できる。
 (3) 代表的な最適化問題を説明できる。
 (4) シンプレクス法および幾何学的概念、双対性などの諸概念について説明できる。
 (5) 代表的な最適化問題をシンプレクス法等で解くことが出来る。
 (6) 最適化問題の解法を応用できる。

評価方法
レポート(50%),定期試験(50%)によって評価する。100点満点中の60点以上を合格とする。
また、60点以上70点未満を「D」、70点以上80点未満を「C」、80点以上90点未満を「B」、90点以上を「A」とする。ただし、全講義数の3分の2以上の出席の無い者は不可とする。

 
履修条件
線形代数学を履修していること。また、数理計画法と最適化技術に関する専門知識・技能を習得したいという意欲を有すること。
 
授業計画
第1回 登録・概説
第2回 最適化問題の基本1
第3回 最適化問題の基本2
第4回 離散最適化問題1
第5回 離散最適化問題2
第6回 線形計画法1
第7回 線形計画法2
第8回 線形計画法3
第9回 双対性1
第10回 双対性2
第11回 グループワーク1
第12回 グループワーク2
第13回 グループワーク3
第14回 グループワーク4
第15回 グループワーク5
期末試験
 
事前学習
事前学習としてレポートおよび予習を実施すること。
 
事後学習
事後学習としてレポートおよび復習を実施すること。
 
教科書にかかわる情報
教科書 書名 ISBN
4627917716
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
 
教科書全体備考
★必要に応じて講義資料をWebClassへ掲載するので活用すること。
 
参考書にかかわる情報
参考書 書名 ISBN
4320017471
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
 
参考書全体備考
 
 
使用言語
日本語
 
メッセージ
講義時間以外にも十分な自習時間をとり、学習を行うこと。
 
オフィスアワー
月曜日9:30-10:30 事前にメールで連絡下さい。
 
メールアドレス
nagayama@ie.u-ryukyu.ac.jp
 
URL
 
 

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