授業コード | 90109000 | クラス | |
科目名 | 経営情報論特殊研究 | 単位数 | 4 |
担当者 | 高濱 節子 | 履修期 | 年間授業 |
カリキュラム | *下表参考 | 配当年次 | *下表参考 |
授業題目 | 最適化理論と最適化アルゴリズム(Optimization Theory and its Algorithms) |
授業の概要 | 最適化問題に対する最適化アルゴリズムに関する数理的及び数値解析的研究を進める. 特に,非常に利用度の高い非線形最適化問題に対する直接探索法による最適化アルゴリズム,メタヒューリスティスティクスの発展的話題を教育・研究する. なお,講義は報告・討論の双方向形式で行う. |
学習の到達目標 | 直接探索法,メタヒューリスティスティクスについて説明できる. |
授業計画 | 第1回 | 前期ガイダンスと序論(前期の学習内容について) |
第2回 | メタヒューリスティスティクス(1) | |
第3回 | メタヒューリスティスティクス(2) | |
第4回 | メタヒューリスティスティクス(3) | |
第5回 | メタヒューリスティスティクス(4) | |
第6回 | メタヒューリスティスティクス(5) | |
第7回 | メタヒューリスティスティクス(6) | |
第8回 | 要点整理と振り返り | |
第9回 | メタヒューリスティスティクス(7) | |
第10回 | メタヒューリスティスティクス(8) | |
第11回 | メタヒューリスティスティクス(9) | |
第12回 | メタヒューリスティスティクス(10) | |
第13回 | メタヒューリスティスティクス(11) | |
第14回 | 要点整理と振り返り | |
第15回 | まとめ | |
第16回 | 後期ガイダンスと序論(後期の学習内容) | |
第17回 | メタヒューリスティスティクス(12) | |
第18回 | メタヒューリスティスティクス(13) | |
第19回 | メタヒューリスティスティクス(14) | |
第20回 | メタヒューリスティスティクス(15) | |
第21回 | メタヒューリスティスティクス(16) | |
第22回 | メタヒューリスティスティクス(17) | |
第23回 | 要点整理と振り返り | |
第24回 | メタヒューリスティスティクス(18) | |
第25回 | メタヒューリスティスティクス(19) | |
第26回 | メタヒューリスティスティクス(20) | |
第27回 | メタヒューリスティスティクス(21) | |
第28回 | メタヒューリスティスティクス(22) | |
第29回 | 要点整理と振り返り | |
第30回 | まとめ |
授業外学習の課題 | テーマを分担しながら,受講生による文献のまとめ,レジュメ作成,報告,討論という順で進めることになる.また,この他に,各回の授業のはじめに前回の理解度テストを行い,授業の終わりに当日の理解度テストを行う.このため,分担部分以外についても,予習と復習が必要となる. |
履修上の注意事項 | 研究内容の性格上,一定水準の数学を用いる.線形代数・解析学・確率論等の基礎知識を有することが望ましい.予習・復習を欠かさないこと. 出席を毎回すること. |
成績評価の方法・基準 | 平常の成績(小課題・小演習・発表状況など)で判定する.必要に応じて,単位認定用レポートを提出してもらうこともある. |
テキスト | 資料を配付します |
参考文献 | 適宜紹介します |
主な関連科目 | 経営情報論研究Ⅰ,経営情報論研究Ⅱ,研究指導90110122 |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業の中で,積極的に質問をして下さい. また,授業外では,メール又は研究室で対応します. 面談での質問を希望する場合は,あらかじめメール等で 日程予約を取るようにして下さい. |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
商学研究科D経営学専攻 | - | 2019~2019 | 1・2・3 |