理工学部Faculty of Science and Engineering
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SSS300XF(社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 300)数理計画法Mathematical programming
髙澤 兼二郎Kenjiro TAKAZAWA
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 | H6814 |
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2/Mon.2 |
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)
Learn mathematical optimization in theory and in practice.
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
数理最適化の理論と実践について学ぶ.
到達目標Goal
数理最適化の数学的理論を理解する.実問題を数理最適化問題として定式化し,計算機を用いて解けるようになる.
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. )
講義形式で行う.必要に応じて,質疑応答,問題演習,および演習問題の解説の時間を十分にとる.
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:イントロダクション
本授業の内容の概説
第2回:線形計画 (1)
双対性
第3回:線形計画 (2)
単体法,内点法などの線形計画問題の解法
第4回:線形計画 (3)
線形計画問題の応用
第5回:非線形計画 (1)
非線形計画問題の定式化
第6回:非線形計画 (2)
制約なし最適化
第7回:非線形計画 (3)
制約付き最適化
第8回:これまでのおさらい
これまでの講義内容のおさらい
第9回:凸計画 (1)
凸計画の定義
第10回:凸計画 (2)
凸計画の例と応用
第11回:ネットワーク計画 (1)
ネットワークフロー
第12回:ネットワーク計画 (2)
ネットワーク計画の応用
第13回:応用
実社会での数理計画の応用例
第14回:まとめ
講義全体の内容のまとめ
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】講義ノートを熟読し,講義内容を復習する.下記のテキスト・参考書内の演習問題を解いて,授業内容の理解度を確認し,理解を確実なものにする.
テキスト(教科書)Textbooks
寒野善博(著),駒木文保(編):最適化手法入門,講談社,2019.
梅谷俊治:しっかり学ぶ数理最適化,講談社,2020.
参考書References
大槻兼資(著),秋葉拓哉(監修):アルゴリズムとデータ構造,講談社,2020.
成績評価の方法と基準Grading criteria
レポート (100%) によって評価する.平常点を加味することがある.
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
具体的な例を示しながら講義することや,授業内に問題演習の時間を設けることを心がける.