| ○種別 (必須): | □ | 工学部•夜間主 (授業概要)
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| ○入学年度 (必須): | □ | 西暦 2011年 (平成 23年)
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| ○名称 (必須): | □ | (英) Optimization Theory (日) 最適化理論 (読) さいてきかりろん
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| ○形態 (不用): | 1. | 講義
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| ○コース (必須): | 1. | 2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]
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| ○担当教員 (必須): | 1. | 最上 義夫
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| ○単位 (必須): | □ | 2
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| ○目的 (必須): | □ | (英) (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，さらに演習を課し試験を行うことによって，工学諸分野において広く存在する最適化問題を解決するための基礎知識を修得させる.
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| ○概要 (必須): | □ | (英) (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，本講義では数理処理による最適化(非線形計画法)と学習に基づく最適化(学習ユニットによる最適化)とを中心とした講義を行う．また，数理処理による最適化および学習に基づく最適化についての基礎知識を修得させるために，演習を行わせる．
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| ○キーワード (推奨): | 1. | 非線形計画法 (nonlinear programming)
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| 2. | 制約なし最適化問題 (unconstrained nonlinear programming problem)
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| 3. | 学習オートマトン (learning automaton)
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| 4. | 学習アルゴリズム (learning algorithm)
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| ○先行科目 (推奨): | 1. | コンピュータ入門1 ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2010/コンピュータ入門1])
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| 2. | コンピュータ入門2 ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2010/コンピュータ入門2])
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| ○関連科目 (推奨): | 1. | 数理計画法 ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2010/数理計画法])
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| ○要件 (任意): | □ | (英) (日) 数理計画法や知能システムの基礎知識を習得していることが望ましい．
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| ○注意 (任意): | □ | (英) (日) 適宜演習を課すので，すべての演習のレポートを必ず提出すること．
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| ○目標 (必須): | 1. | (英) (日) 数理モデルに基づいた数理処理による最適化手法と数理モデル化が困難な場合に有効である学習に基づく最適化手法とを修得させることによって， 工学諸分野において広く存在する最適化問題をシステマティックに解決する能力を育成する． 授業計画1∼8においては数理処理による最適化について講義し，授業計画9∼15においては学習に基づく最適化について講述する．
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| ○計画 (必須): | 1. | (英) (日) 工学における最適性と最適化の概念
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| 2. | (英) (日) 最適化問題の定式化
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| 3. | (英) (日) 制約なし最適化問題と降下法
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| 4. | (英) (日) 直線探索
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| 5. | (英) (日) 最急降下法
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| 6. | (英) (日) ニュートン法
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| 7. | (英) (日) 準ニュートン法
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| 8. | (英) (日) 直接探索法
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| 9. | (英) (日) 学習オートマトンによる最適化
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| 10. | (英) (日) 学習オートマトンの基本モデル
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| 11. | (英) (日) 定常環境における学習アルゴリズム
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| 12. | (英) (日) 学習アルゴリズムの特性
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| 13. | (英) (日) 種々の学習アルゴリズムの比較
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| 14. | (英) (日) 非定常環境における学習アルゴリズム
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| 15. | (英) (日) ノイズを含む観測値に基づく最適化
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| 16. | (英) (日) 最終試験
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| ○評価 (必須): | □ | (英) (日) 演習のレポートの提出状況およびその内容と試験の成績とを1:1の割合で評価したものを成績とする．
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| ○対象学生 (任意): | □ | 開講コース学生のみ履修可能
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| ○教科書 (必須): | 1. | (英) (日) 講義資料は，Web上で閲覧できるようにする．閲覧の方法は，授業開始時に指示する．
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| ○参考資料 (推奨): | 1. | (英) (日) 馬場則夫·坂和正敏「数理計画法入門」共立出版
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| 2. | (英) (日) 今野 浩·山下 浩「非線形計画法入門」日科技連
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| 3. | (英) (日) K.S.Narendra and M.A.L.Thathachar「Learning Automata -- An Introduction」 Prentice Hall
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| ○URL (任意): |
| ○連絡先 (推奨): | 1. | 最上 義夫
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| ○科目コード (推奨): |
| ○備考 (任意): | 1. | (英) (日) 授業を受ける際には，2時間の授業時間毎に2時間の予習と2時間の復習をしたうえで授業を受けることが，授業の理解と単位取得のために必要である．
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| 2. | (英) (日) 授業計画1-8は，中間試験及びレポートにより達成度評価を行なう．授業計画9-15は，最終試験及びレポートにより達成度評価を行なう．
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【授業概要】(2010/最適化理論)
【教育プログラム】…(1)