授業コード 90109000 単位数 4
科目名 経営情報論特殊研究 クラス
履修期 年間授業 カリキュラム ＊下表参考
担当者 高濱　節子 配当年次 ＊下表参考
授業の題目 最適化理論と最適化アルゴリズム(Optimization Theory and its Algorithms)
学修の概要 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，講義は文献講読とその報告･討論の双方向形式で行う．
学修の到達目標 直接探索法，メタヒューリスティスティクスに関する最新研究動向ついて説明できる．
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)
・学習内容と授業の実施方法について説明する．

・この授業の実施方法と学習内容を理解し，計画的に学習を進められるようになる．
第２回 各自の研究テーマに必要なメタヒューリステックのアルゴリズムについてのディスカッション

・「メタヒューリステックス」のアルゴリズムとは何か，代表的なメタヒューリステックのアルゴリズムの特徴について学習する．


・各自の研究テーマと利用可能なメタヒューリステックのアルゴリズムを関連できるようになる．
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講読①
・利用を想定するメタヒューリステックのアルゴリズムに関する基礎的な文献を講読する．

・利用するメタヒューリステックのアルゴリズム構築における基礎概念を説明できるようになる．
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講読②
・利用を想定するメタヒューリステックのアルゴリズムに関する基礎的理解をもとに，自身の研究テーマにおける理論的なフレームワークに関わる文献を選択・講読した結果を報告する．

・ディスカッションを通して，自身の研究テーマに必要な理論的なフレームワークに関わる文献が何かを理解できるようになる．
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）
・前回のディスカッションを通して，自身の研究テーマにおける理論的なフレームワークに関わる文献を再検討し，選択・講読した結果を報告する．

・ディスカッションを通して，自身の研究テーマに必要な理論的なフレームワークに関わる文献を収集できるようになる．
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
・自身の研究に関する研究背景と位置づけ及び研究計画を検討する．

・研究背景と位置づけに関連する先行研究論文を収集できるようになるとともに，研究計画に沿った研究を進められるようになる．
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講読④
・研究テーﾏで参考とする先行研究でのメタヒューリステックに関する理論的フレームワーク内の問題点について検討する．

・先行研究における問題点を洗い出すことで，今後の研究における検討課題を明確にできるようになる．
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講読⑤
・先行研究における問題点について検討した，その他の理論的研究文献を収集し，講読結果を報告する．

・研究テーマ内の問題点の解決に参考になるかの比較検討ができるようになる．
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講読⑥
・研究テーマと理論的フレームワークが直接的に関係するメタヒューリステックと理論的なフレームワークが異なるが，研究テーマにおける問題解決の参考にな文献を収集し，講読した結果を報告する．

・研究テーマを多元的な理論フレームワークから検証できるようになる．
問題点を解決するための（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
・これまでの文献講読の結果と自身の問題意識を中心に，研究テーマにかかる理論的フレームワークを再検討する．

・研究テーマの理論的フレームワークをほぼ確定できるようになる．
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講読①

・研究テーマにかかる近年の学術研究論文を複数収集し，自身の研究テーマとの関連性について検討する．

・関連する近年の学術研究論文を，自身の研究テーマとの関連性の強さによって評価・分類できるようになる．
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
・収集した近年の学術研究論文の中から，自身の研究テーマと直接的なの関連性が強い論文を主論文として，講読する．

・主論文の講読と分析ができるようになる．
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
・収集した主論文を除く近年の学術研究論文の中から，自身の研究テーマと直接的なの関連性がある論文をサブ論文として，講読する．

・サブ論文の講読と分析ができるようになる．
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
・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を行う．

・自身の研究の研究分野における現在の位置づけについて説明できるようになる．
第１５回 各自テーマの理論的フレームワークの検討②
・各自テーマの理論的フレームワークを，近年の研究動向も踏まえて再検討する．

・理論的フレームワークの位置づけを説明できるようになる．
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
・自身の研究に関する研究背景と位置づけ及び研究計画を検討する．

・研究の研究分野における位置づけをもとに，再検討した研究計画に沿って今後の研究を進められるようになる．
第１７回 最適化アルゴリズム実装の基礎
・基本的な最適化問題に対して提案する最適化アルゴリズムを実装し，実行する．

・基本的な最適化問題に対する提案アルゴリズムの探索性能の評価を行うことができるようになる．
第１８回 最適化アルゴリズム実装の応用
・難しい最適化問題に対して提案する最適化アルゴリズムを実装し，実行する．

・難しい最適化問題に対する提案アルゴリズムの探索性能の変化を確認することができる．
第１９回 最適化アルゴリズム実装
・難しい最適化問題に対いする探索性能の低下を防ぐための対策を提案する最適化アルゴリズムにくみこｍを実装し，実行する．

・難しい最適化問題に対する提案アルゴリズムの探索性能の変化を確認することができる．
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
・難しい最適化問題に対して提案する最適化アルゴリズムを実装し，実行する．

・難しいな最適化問題に対して提案アルゴリズムを実行できるようになる．
第２２回 最適化アルゴリズム実験結果の基礎分析
・難しい最適化問題に対して提案する最適化アルゴリズムを実装した場合の探索性能の変化について評価する．

・基本的な問題と比較して難しい最適化問題に対する提案アルゴリズムの探索性能の変化を確認することができる．
第２３回 修正した最適化アルゴリズム実験結果の分析
・難しい最適化問題に対する探索性能の低下の原因を検討し，これを防ぐための対策を検討する．

・対策案を提案する最適化アルゴリズムに組み込み，実行することができるようになる．
第２４回 最適化アルゴリズム実験結果の再分析
・難しい最適化問題に対して提案する最適化アルゴリズムを実装した場合の探索性能の変化について評価する．

・難しい最適化問題に対する提案アルゴリズムの探索性能の向上したことを，検定によって保証することができるようになる．
第２５回 理論と実験結果の整合性に関しての論点整理
・理論的フレームワークにより想定した結果と実験による実際の結果の整合性について，論点を整理する．

・理論的フレームワークにより想定した結果と実験による実際の結果の整合性について，論点を整理することができるようになる．
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
理論的フレームワークにより想定した結果と実験による実際の結果の整合性について，論点を整理するして説明することができるようになる．
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
既存研究の結果と自身の研究成果の関連性について，優れた点や問題が残る点について整理し，説明できるようになる．
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）
・既存論文での記述例を参考に，既存論文を自身の論文内で生かすことができるようになる．
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）
・自身の論文の独自性を主張するために，既存論文との相違点を明確にすることができるようになる．
第３０回 各自の今年度の研究成果発表
・今年度の研究成果発表を行なう．

・自身の研究成果を客観的に把握し，説明できるようになる．
授業外学習の課題 事前学修(2時間程度）：
　・次回授業での報告の準備を行うこと．
事後学修(2時間程度）：
　・今回の授業で指摘された問題点や気づきを記録し，再度見直すこと．
履修上の注意事項 展開される議論の理解度合い(５０％)と研究成果報告の内容(５０％)で評価する．

＊公認欠席制度の配慮内容は以下の通りです．
・公認欠席は欠席として扱いますが，単位認定要件には影響しないように配慮します．
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
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 身につく能力
知識・技能 思考力 判断力 表現力 協創力
商学研究科D経営学専攻 － 2023～2023 1･2･3 ○ ○ ○ ○ ○
商学研究科D経営学専攻 12600 2024～2024 1･2･3 ○ ○ ○ ○ ○