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 | 2022 |
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 | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
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 |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
We learn typical problems in combinatorial optimization, and acquire fundamental approaches for solving them.
After each class, students will be expected to spend four hours to understand the course content.
Your overall grade in the class will be decided based on term-end examination: 100%.
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
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※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[対面/face to face]:安定マッチング(1)
問題の定式化
第2回[対面/face to face]:安定マッチング(2)
安定マッチングアルゴリズム
第3回[対面/face to face]:安定マッチング(3)
発展トピック
第4回[対面/face to face]: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[対面/face to face]: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[対面/face to face]: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[対面/face to face]:独立集合
アルゴリズム設計のプロセスを解説.
第8回[対面/face to face]: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[対面/face to face]:計算容易性
計算容易性に関する解説.
第10回[対面/face to face]:漸近的オーダー
漸近的オーダーに関する解説.
第11回[対面/face to face]: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[対面/face to face]: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[対面/face to face]: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[対面/face to face]: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.