理工学部Faculty of Science and Engineering
PRI300XF(情報学基礎 / Principles of informatics 300)組合せ最適化Combinatorial Optimization
千葉 英史Eishi CHIBA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | H6545 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 月4/Mon.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー<理工学部>Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
We learn typical problems in combinatorial optimization, and acquire fundamental approaches for solving them.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
組合せ最適化において対象となる典型的な問題と,それらの問題への基本的なアプローチを学ぶ.これらのアプローチは,アルゴリズムの基礎と効率的なデータ構造に基づいている.
到達目標Goal
組合せ最適化で対象となる諸問題と,問題解決のための数理的アプローチを理解する.
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
講義形式で授業は進行するが,必要に応じて講義内容の理解を深めるために演習・課題を行う.課題に対しては,適宜講評する.演習・課題は学期末試験の対策になる.
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:安定マッチング(1)
問題の定式化
第2回:安定マッチング(2)
安定マッチングアルゴリズム
第3回:安定マッチング(3)
発展トピック
第4回:区間スケジューリング
アルゴリズム設計のプロセスを解説.
第5回:重み付き区間スケジューリング
アルゴリズム設計のプロセスを解説.
第6回:2部グラフのマッチング
アルゴリズム設計のプロセスを解説.
第7回:独立集合
アルゴリズム設計のプロセスを解説.
第8回:競争的施設配置
アルゴリズム設計のプロセスを解説.
第9回:計算容易性
計算容易性に関する解説.
第10回:漸近的オーダー
漸近的オーダーに関する解説.
第11回:安定マッチングアルゴリズムの実装
安定マッチングアルゴリズムを実装して,計算時間の上界を解説.
第12回:よく表れる計算時間(1)
異なる計算時間について,その特徴を見ていく.
第13回:よく表れる計算時間(2)
異なる計算時間について,分類分けをしていく.
第14回:試験・まとめと解説
理解度の確認をする.
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】アルゴリズムやプログラムに関する基本的な内容を仮定して,授業は進められる.そのため必要に応じて,自ら勉強する必要がある.
テキスト(教科書)Textbooks
指定しない.
参考書References
J. Kleinberg and E. Tardos 著(浅野孝夫,浅野泰仁,他,訳):「アルゴリズムデザイン」,共立出版.
成績評価の方法と基準Grading criteria
学期末試験の成績(100%)によって評価する.
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし.