数理計画法 2017 サポートページ

担当:
池口 徹 (工学部 情報工学科/経営工学科 教授)
時間: 前期，木曜日，3限，506教室

概要:

最適化は，工学のあらゆる分野において頻繁に応用されるようになっています． そこで本講義では，最適化の基礎的な原理について学びます．

大学の講義では予習よりも復習が重要です． 授業後に，講義の復習を十分にしてください． その際，参考書欄にリストアップした書籍を適宜読むなどして知識の定着を心がけよう．

復習のための演習問題が課題として課される場合があります． 指定期限までに提出してください．

資料 (教科書・参考書)／ 評価 ／ コメントに対する返信

予定:

• 4月13日 (第01回目): イントロダクションと本講義の内容
  • 本講義の概要
  • 本講義の進め方
  • 本講義で扱う内容について
  • コメント用紙に対する答

• 4月20日 (第02回目): 最適化問題の定式化
  • 種々の最適化問題とその定式化について
  • コメント用紙に対する答

• 4月27日 (第03回目): 演習
  • グラフの復習
  • グラフとは何か
  • 有向グラフと無向グラフ
  • コメント用紙に対する答

• 5月11日 (第04回目): グラフ・アルゴリズム・計算量(1)
  • 最大安定集合問題
  • オイラー閉路
  • ハノイの塔と計算量
  • 巡回セールスマン問題について
  • コメント用紙に対する答

• 5月18日 (第05回目): グラフ・アルゴリズム・計算量(2)
  • 巡回セールスマン問題について (続き)
  • 計算量，P対NP
  • 最小木問題

• 5月25日 (第06回目): グラフ・アルゴリズム・計算量(3)
  • 最小木問題 (続き)
  • 列挙法再び

• 6月01日 (第07回目): 整数計画問題(1)
  • 分枝限定法について

• 6月08日 (第08回目): 整数計画問題(2)
  • 分枝限定法について (続き)

• 6月15日 (第09回目): 離散最適化問題の発見的解法(1)
  • 離散最適化問題の解法の分類
  • ニューラルネットワーク入門

• 6月22日 (第10回目): 離散最適化問題の発見的解法(2)
  • ニューロンとは？ニューラルネットワークとは？

• 6月29日 (第11回目): 離散最適化問題の発見的解法(3)
  • ニューロンモデルと論理関数
  • エネルギー最小化原理

• 7月06日:
  • 出張のため休講 (宿題を出します)

• 7月13日 (第13回目): 離散最適化問題の発見的解法(2)
  • エネルギー最小化原理 (続き)
  • ニューラルネットワークをTSPの用いた解法

• 7月20日 (第14回目): 離散最適化問題の発見的解法(3)
  • 様々なヒューリスティック解法
  • カオスを用いた解法

• 7月27日 or 8月04日 (第15回目): 到達度評価
  • 到達度評価
  • 解説

リンク:

1. 池口 徹 講義サポートページ
2. 池口研究室