| 授業科目名 | 最適化理論 |
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| 履修期 春 2単位 履修基準年度 3年 |
| 授業目的 |
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| 「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 | |||||
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| 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 | ||||
| 第2回 | 動的計画法（1）（基本的な考え方） | ||||
| 第3回 | 動的計画法（2）（基本的なアルゴリズムの設計） | ||||
| 第4回 | 動的計画法（3）（様々な最適化問題への適用） | ||||
| 第5回 | 動的計画法（4）（様々な最適化問題への適用と演習） | ||||
| 第6回 | 分割統治法 | ||||
| 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） | ||||
| 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） | ||||
| 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） | ||||
| 第10回 | 線形計画問題 | ||||
| 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） | ||||
| 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） | ||||
| 第13回 | 双対理論，離散最適化と連続最適化 | ||||
| 第14回 | 総合演習 | ||||