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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2019/01/02 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 管理情報工学特論
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(金曜５限（２６０７室）)
開講年度
／Year of the Course		 2018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
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2018/03/06
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
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
備考
／Notes
授業計画詳細情報
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		 配布資料
／Handouts
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
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
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
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 ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 レポート プレゼン
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

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