学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2520071
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
創発コンピューティング特論2
科目名 【英語】
Course Title
Emergent Computing 2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI126071J
担当教員 【日本語】
Instructor
北 栄輔 ○
担当教員 【英語】
Instructor
KITA Eisuke ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春2期 月曜日 4時限
Spring2 Mon 4
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style

開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
複雑系科学専攻
必修・選択
Required / Selected


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
創発コンピューティング1では,創発コンピューティングの技法について照会した。それを受けて,そこで紹介された技法をシミュレーションに適用する方法について講述することにより,
基礎技法をシミュレーションに適用する方法について学習することを目的とする。受講生は,これらの概要について説明できるようになる。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Emergent computing algorithms were introduced in the class "Emergent Computing 1". In this class, the emergent computing algorithms are applied to the simulation of the actual problems such as traffic, structure design, market and agriculture.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
創発コンピューティング1の結果を受けて,紹介された技法をシミュレーションに適用する方法について講述することにより,
基礎技法をシミュレーションに適用する方法について学習することを目的とする。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
The aim of this study is to introduce the application of the Emergent Computing Algorithms to the simulation of the actual problems such as traffic, structure design, market and agriculture.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
創発コンピューティングの各種技法をシミュレーションに適用する方法について述べる。
具体的には,セル・オートマトン法の応用例としての構造物最適化と交通シミュレーション,
さらに交通シミュレーションにおける渋滞緩和のための交通制御,遺伝的アルゴリズムの応用例としての交通道路ネットワーク最適化,
ニューラルネットワークとマルチエージェントシミュレーションとしての人工市場モデル等である。

〔計画〕
1. イントロダクション
2. 進化的構造物デザイン
3. 交通シミュレーション
4. 交通制御と交通道路ネットワーク
5. 人工市場シミュレーション
6. 農業情報
7. 総括
1. Introduction
2. Evolutionary Structural Design
3. Traffic Simulation on Cellular Automaton
4. Traffic Control and Vehicle Platoon
5. Artificial Market
6. Agriculture Informatics
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
特に課さない.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
レポート60%,最終レポート40%で評価し,合計100点満点で60点以上を合格とする。履修条件は要さない。
Sort Report 60%, Final Report 40%
教科書・参考書
Textbook/Reference book
毎回の講義ごとに,講義資料をパワーポイントの印刷物として配布する。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
数回,講義の最後にレポートを科す。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
原則,対面で実施する.
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)
部分的にテレビ会議システムを利用する他,メールや対面も併用する.