徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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授業概要: 2001/最適化理論

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EID
14923
EOID
376496
Map
[2000/最適化理論]
LastModified
2007年12月28日(金) 16:07:02
Operator
大家 隆弘
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TRUE
Censor
0
Owner
[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 工学部•夜間主 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2001年 (平成 13年)
名称 必須 (英) Optimization Theory / (日) 最適化理論 / (読) さいてきかりろん
コース 必須
  1. 2001/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]
担当教員 必須
  1. 最上 義夫
    肩書 任意
単位 必須 2
目的 必須

(日) 最適化の概念,数理処理による最適化,学習に基づく最適化について講義し,さらに演習を課すによって,最適化の基礎知識を修得させる.

概要 必須

(日) 最適化は工学諸分野における一般的かつ基礎的な概念であるが,本講義では非線形計画法と学習ユニットによる最適化とを中心とした講義を行う. 非線形計画法においては最急降下法,ニュートン法,準ニュートン法,共役勾配法,直接探索法について講義し,学習ユニットによる最適化においては学習オートマトンによる最適化(移動ロボットの迷路通過ルート探索)について講述する. あわせて演習を行わせることによって,数理処理による最適化と学習に基づく最適化についての基礎知識を修得させる.

キーワード 推奨
先行科目 推奨
関連科目 推奨
要件 任意
注意 任意
目標 必須
計画 必須
  1. (日) 工学における最適性と最適化の概念

  2. (日) 最適化問題の定式化

  3. (日) 制約なし最適化問題と降下法

  4. (日) 最急降下法

  5. (日) ニュートン法

  6. (日) 準ニュートン法

  7. (日) 共役勾配法

  8. (日) 直接探索法

  9. (日) 学習オートマトンによる最適化(移動ロボットの迷路探索)

  10. (日) 学習オートマトンの基本モデル

  11. (日) 定常環境における学習アルゴリズム

  12. (日) 学習アルゴリズムの特性

  13. (日) 種々の学習アルゴリズムの比較

  14. (日) 非定常環境における学習アルゴリズム

  15. (日) 予備日

  16. (日) 定期試験

評価 必須

(日) 講義への参加状況,演習のレポートの提出状況と内容,および定期試験の成績を総合して行う.

対象学生 任意 開講コース学生のみ履修可能
教科書 必須
  1. (日) 特に指定しない. 板書によるとともに適宜資料を配布する.

参考資料 推奨
  1. (日) 馬場則夫·坂和正敏「数理計画法入門」共立出版

  2. (日) 今野 浩·山下 浩「非線形計画法入門」日科技連

  3. (日) K.S.Narendra and M.A.L.Thathachar「Learning Automata -- An Introduction」 Prentice Hall

URL 任意
連絡先 推奨
科目コード 推奨
備考 任意
  1. (日) 平常点と試験の比率は5:5とする.平常点には講義への参加状況,演習のレポートの提出状況と内容を含み,試験には定期試験の成績を含む.

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