学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1001169
科目区分
Course Category
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】
Course Title
最適化1
科目名 【英語】
Course Title
Optimization 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
SIS-13-3016-J
担当教員 【日本語】
Instructor
番原 睦則 ○
担当教員 【英語】
Instructor
BAMBARA Mutsunori ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋1期 金曜日 2時限
Fall1 Fri 2
対象学年
Year
3年
3
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
CS共通
必修・選択
Required / Selected
CS必修


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
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学ぶ.
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
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】
Objectives of the Course(JPN)
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学ぶ.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】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1. 数理計画モデル(1): 生産計画問題など
2. 数理計画モデル(2): 輸送問題など
3. 線形計画(1): 基底解と最適解
4. 線形計画(2): シンプレックス法
5. 線形計画(3): 双対性・感度分析
6. 非線形計画(1): 局所的最適解と大域的最適解
7. 非線形計画(2): 最適性条件
8. 非線形計画(3): 制約なし問題
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
関連する科目: アルゴリズム1(CS),アルゴリズム2(CS),論理学1,論理学2c(CS)
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
中間試験50%,期末試験50%,合計100点満点で60点以上を合格とする.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
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)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業で出される演習問題を授業時間外で解き,授業内容の理解を深めておくこと.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)