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 各自の研究テーマに必要な理論的分野についてのディスカッション
第３回 メタヒューリスティスティクスに関わる基礎的な文献輪読①（基礎的理解）
第４回 メタヒューリスティスティクスに関わる基礎的な文献輪読②（基礎的理解に基づく理論的フレームワーク）
第５回 メタヒューリスティスティクスに関わる基礎的な文献輪読③（理論的フレームワークの再検討）
第６回 学位論文または学術雑誌に投稿予定の論文についての検討①（研究背景と位置づけ及び研究計画）
第７回 メタヒューリスティスティクスに関わる基礎的な文献輪読④（理論的フレームワーク内の問題点の検討）
第８回 メタヒューリスティスティクスに関わる基礎的な文献輪読⑤（問題点の検討のための理論的研究）
第９回 メタヒューリスティスティクスに関わる基礎的な文献輪読⑥（多元的な理論的フレームワークの検証）
第１０回 各自テーマの理論的フレームワークの検討①（問題意識を中心に）
第１１回 メタヒューリスティスティクスに関わる近年の学術論文の輪読①（複数論文の抽出）
第１２回 メタヒューリスティスティクスに関わる近年の学術論文の輪読②（主論文の輪読と分析）
第１３回 メタヒューリスティスティクスに関わる近年の学術論文の輪読③（サブロン分の輪読と分析）
第１４回 近年のメタヒューリスティックに関わる論文や学術議論動向についてのディスカッション
第１５回 各自テーマの理論的フレームワークの検討②（理論的フレームワークを中心に）
第１６回 学位論文または学術雑誌に投稿予定の論文についての検討②（研究成果について発表）
第１７回 最適化アルゴリズム実装の基礎
第１８回 最適化アルゴリズム実装の応用
第１９回 最適化アルゴリズム実装
第２０回 学位論文または学術雑誌に投稿予定の論文についての検討③（研究内容について発表）
第２１回 最適化アルゴリズムの基礎実験
第２２回 最適化アルゴリズム実験結果の基礎分析
第２３回 最適化アルゴリズム実験結果の分析と検定
第２４回 最適化アルゴリズム実験結果の再分析
第２５回 理論と実験結果の整合性に関しての論点整理
第２６回 理論と実験結果の整合性に関してのディスカッション
第２７回 既存研究と各自の研究成果の関係性についての議論
第２８回 既存論文を各自の論文の中で生かす方法①（作文指導）
第２９回 既存論文を各自の論文の中で生かす方法②（内容検討）
第３０回 各自の今年度の研究成果発表
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．
授業はZoomで行うが，第10回の授業については，各自テーマの理論的フレームワークについて，問題意識を中心にレポート提出に代える．
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		 基本的には授業時間中に質問・相談を受け付けるが，時間外の質問・相談（レポート等についての質問も含む）は，電子メールで受け付ける．
■カリキュラム情報
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 － 2020～2020 1･2･3