【授業概要】
・テーマ
最適化手法とそのアルゴリズムおよびその応用について学ぶ。具体的には、オペレーションズ・リサーチ(OR)で用いられる代表的な線形計画法、動的計画法、待ち行列理論(トラフィック理論)の3つについて学習する。
・到達目標
最適化に関したアルゴリズムについて学習する。具体例に基づき、線形計画法、動的計画法、待ち行列理論の3つの基本理論とそれらの手法を紹介し、それぞれの有効性を示す。最適化やオペレーションズ・リサーチの基礎概念の理解を目標とし、最適化についての理解を深める。
・キーワード
線形計画法、動的計画法、待ち行列理論、オペレーションズ・リサーチ
【科目の位置付け】
対応する情報科学科の学習・教育目標については学生便覧を参照すること。
【授業計画】
・授業の方法
スライドと板書を中心に講義を行い、最適解を求める考え方を述べる。また、数週に1回の割合でレポート課題を課す。
・日程
第1週 概要、オペレーションズ・リサーチ、数理計画法
第2週～第6週 線形計画法(単体法、2段階単体法、双対単体法)
第7週 中間試験とまとめ
第8週～第11週 動的計画法(最短経路問題、離散配分問題、ナップサック問題)
第12週～第14週 待ち行列理論(M/M/1の場合)
第15週 期末試験と講義全体の総括
【学習の方法】
・受講のあり方
講義資料等を「熟読」し、十分な理解を得るための予習及び復習を必ず行うこと。特に復習は重要である。
・授業時間外学習へのアドバイス
講義で扱った問題等、決して聞き流すことなく実際に手を動かして自分で解いてみること。
数週に1回の割合でレポートを課すので、問題を自分で解いて理解を深めること。
【成績の評価】
・基準
レポート（40点）、中間試験（30点）、期末試験（30点）を合計し、100点満点で判定する。
60点以上を合格とする。ただし、中間試験と期末試験の両方を受けていることが合格の条件となる。
・方法
数回のレポートと2回の試験により学習目標が達成されたことを確認し、成績を評価する。
【テキスト・参考書】
テキスト：特に指定しない
参考書：
金谷健一「これなら分かる最適化数学」（共立出版）
矢部博「工学基礎 最適化とその応用」（数理工学社）
中川正雄、真壁利明「確率過程」（培風館）
【その他】
・学生へのメッセージ
自分なりに考え、問題を解いて理解を深めること。
線形代数および確率統計学の基礎知識があれば望ましい。
・オフィス・アワー
授業時に指示
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