最適化理論

授業目的
「最適化」は情報科学・情報工学のみならず,経済学などの他の学問分野ではもちろんのこと,ビジネスなど様々な分野においても必要不可欠なものである.機械学習,深層学習など,AIの分野においても,それらのアルゴリズムの本質部分は「最適化」である.
この最適化理論について,動的計画法,分割統治法,線形計画問題など,様々な基本的なアルゴリズムに関する知識を修得し,活用できるようになることを目的とする.
到達目標
最適化理論における様々な基本的なアルゴリズムを理解し,活用できることを目標とする.
授業計画
第1回ガイダンス,最適化問題とアルゴリズムの基本的な概念
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第2回動的計画法(1)(基本的な考え方)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第3回動的計画法(2)(基本的なアルゴリズムの設計)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第4回動的計画法(3)(様々な最適化問題への適用)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第5回動的計画法(4)(様々な最適化問題への適用と演習)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第6回分割統治法
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第7回様々な離散最適化問題とアルゴリズム(1)(配置問題)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第8回様々な離散最適化問題とアルゴリズム(2)(ネットワークの問題)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第9回様々な離散最適化問題とアルゴリズム(3)(機械学習)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第10回線形計画問題
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第11回線形計画問題に対するシンプレックス法(1)(基本的なアルゴリズム)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第12回線形計画問題に対するシンプレックス法(2)(一般の場合のアルゴリズム)
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第13回双対理論,離散最適化と連続最適化
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
第14回先進的な話題と総合演習
【授業外学修】別途指示する演習課題を解くこと.
【授業外学修】離散数理,グラフ・ネットワーク理論,データ構造とアルゴリズムを履修していることが望ましい.
数理計画法実習もあわせて履修することが望ましい.
授業中に適宜指示する演習課題に取り組むこと.
**こちらの内容は2023年4月10日を基準としたものです.最新のシラバス情報,詳細は大学提供のシラバス情報照会ページシラバス情報照会ページで確認してください**