学部・大学院区分情報学部
時間割コード1001179
科目区分
専門科目(コンピュータ科)関連専門科目(自然，人社)
科目名　【日本語】最適化２
科目名　【英語】Optimization 2
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】番原　睦則 ○
担当教員　【英語】BAMBARA Mutsunori ○
単位数1
開講期・開講時間帯秋２期 金曜日 ２時限
Fall2 Fri 2
対象学年３年
3
授業形態講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
CS共通
必修・選択
ＣＳ必修


授業の目的　【日本語】
現実社会では，日々さまざまな問題に直面し，問題に対する適切な答えを選択することが求められる。本講義では，科学や社会の広範な問題を数理的にモデル化し，最適な解を効率的に導き出すための方法について論じる。具体的には，組合せ計画，非線形計画を対象に，問題の性質および最適化のための代表的な解法について講述する。
授業の目的　【英語】
In this course, we study Mathematical Programming (MP). The goal of this course is (1) to understand the foundations of MP, (2) to learn some important algorithms of MP solvers, and (3) to have an ability to apply MP techniques to real-world problems.
到達目標　【日本語】
本講義では，科学や社会の広範な問題を数理的にモデル化し，最適な解を効率的に導き出すための方法について論じる。以下に挙げる3つを達成目標とする。（1）数理計画法の理論的基礎を理解する。（2）数理計画法の代表的な解法を習得する。（3）数理計画法を現実問題に応用する力を身に付ける。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
最適化1の講義内容を前提に，引き続き数理最適化について講義する。

1. 組合せ計画（1）: 欲張り法・分枝限定法
2. 組合せ計画（2）: 動的計画法・近似解法
3. 組合せ計画（3）: 局所探索法・メタヒューリスティックス
4. 非線形計画（1）: 局所的最適解と大域的最適解
5. 非線形計画（2）: 最適性条件
6. 非線形計画（3）: 制約なし問題
7. 非線形計画（4）: 制約つき問題

授業で出される練習問題を講義時間外で解き，授業内容の理解を深めておくこと。
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
演習課題の評価30％，期末試験70％，合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
教科書: 新版 数理計画入門:福島雅夫 著 （朝倉書店）
参考文献: 講義中に必要に応じて指示する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
演習課題を適宜与える。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置