応用数学研究２（数理情報科学研究２）Ｆ組のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
応用数学研究２ | 科目番号 Course number |
14MAZZZ302 | |
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| 科目名称（英語） Course title(English) |
Junior Seminar 2 | |||
| 授業名称 Class name |
応用数学研究２（数理情報科学研究２）Ｆ組 | |||
| 教員名 | 胡 艶楠 |
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| Instructor |
| 開講年度学期 | 2022年度 後期 |
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| Year/Semester |
| 曜日時限 | 水曜4限 水曜5限 |
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| Class hours |
| 開講学科 Department |
理学部第一部 応用数学科 |
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| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
- |
| 単位 Course credit |
3.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
対面/on-site |
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| 概要 Descriptions |
巡回路を求める配送計画法問題や様々なスケジューリング問題など，社会に現れる様々な問題は組合せ最適化問題として定式化できる．しかし，それらの多くはNP困難と呼ばれる問題クラスに属し，厳密な最適解を求めることは非常に難しいことが知られている．本講義は組合せ最適化問題を対象として， それらに現実的な時間で高精度の解を得るための基本的な手法およびそれらを組み合わせたメタ戦略を学習する． |
|---|---|
| 目的 Objectives |
本科目は，組合せ最適化における代表的なメタ戦略として多スタート局所探索法，アニーリング法，遺伝アルゴリズム， タブー探索法などを学習する． |
| 到達目標 Outcomes |
実際の問題を数理的に定式化する能力，および，定式化に基づいて，効率的なアルゴリズムを設計する能力を身につける． |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
アルゴリズム設計法の基礎知識があることが望ましい |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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|---|---|---|---|
| 課題に対する作文 Essay |
- | 小テストの実施 Quiz type test |
- |
| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
発表内容に基づいて討論を行う． |
グループワーク Group work |
あり |
| プレゼンテーション Presentation |
あり | 反転授業 Flipped classroom |
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| その他（自由記述） Other（Describe） |
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| 準備学習・復習 Preparation and review |
輪講形式で行うので，予習は不可欠である．クラスメイト 同士でディスカッションをしておく． |
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| 成績評価方法 Performance grading policy |
輪講形式で進める．課題を課する， 輪講の発表の様子と課題の内容により総合的に評価する． |
| 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement |
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている ・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation |
| 教科書 Textbooks/Readings |
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。 https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ ・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below. https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ |
| 参考書・その他資料 Reference and other materials |
T. F. Gonzalez, editor. Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics, CRC Press 柳浦睦憲, 茨木俊秀, 「組合せ最適化: メタ戦略を中心として」，朝倉書店 B. Korte and J. Vygen, Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Springer |
| 授業計画 Class plan |
1. ガイダンス 2-5. 組合せ最適化の応用と代表的手法 ナップサック問題， スケジューリング問題などを事例として，近似解法と厳密解法を紹介する． 6-9. 探索型解法 巡回セールスマン問題を事例として，欲張り法とメタ戦略のアイデアを紹介する． 10-13. コンペティション 巡回セールスマン問題の変形問題に対する， プログラミングコンペティションを行う． 各自がアルゴリズムを設計し，プログラムとして実装する． 14-15. 成果発表 設計したアルゴリズムを発表し，計算実験の結果を考察する． |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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|---|---|
| 実務経験 Practical experience |
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| 教育用ソフトウェア Educational software |
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| 備考 Remarks |
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| 9914278 |
