シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
連続最適化特論（H27年度以前入学生） | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Topics on Continuous Optimization | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門展開科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報・通信工学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
村松 正和 | ||
| 居室 /Office |
西４ー５１０ | ||
| 公開E-mail |
MasakazuMuramatsu@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
特になし | ||
| 更新日 /Last update |
2019/03/04 16:54:21 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
１ 主題 連続変数を持つ最適化問題について、その基礎となる理論体系を学ぶ。また、錐線形最適化という新しい最適化モデルに関して学ぶ。 ２ 達成目標 a. 凸集合や凸関数という概念を理解する。 b. 制約なし最適化問題について、最適性条件を書き下せるようになる。 c. 最急降下法、ニュートン法のアルゴリズムを理解する。 d. 制約あり最適化問題に関して、ラグランジュ関数や KKT 条件を理解する。 e. 錐線形最適化に関してその有用性を理解する。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
特になし |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
特になし |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
「最適化法」田村／村松、共立出版 |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
１ 最適化問題とは ２ 凸集合と凸関数 ３ 制約なし最適化問題の最適性条件 ４ 制約なし最適化問題に対するアルゴリズム I. 最急降下法 ５ 制約なし最適化問題に対するアルゴリズム II. ニュートン法 ６ 制約あり最適化問題の例 ７ ラグランジュ関数とKKT 条件 ８ 制約あり最適化問題に対するアルゴリズム ９ 錐線形計画問題の例 １０ 錐線形最適化問題の双対定理 １１ 錐線形最適化の応用１ １２ 錐線形最適化の応用２ １３ 錐線形最適化の応用３ １４ 錐線形最適化の応用４ １５ 錐線形最適化の応用５ |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
成績評価方法 宿題５０％ レポート５０％ 評価基準（以下のa, b が最低達成基準である。） a. 連続最適化の基本を理解すること。特に最適性条件やKKT条件を書き下せること。 b. 錐線形最適化問題の概念を理解すること。特に行列を変数とする最適化問題を理解すること。 c. いろいろなところに自分で連続最適化問題を見つけ出し、解くことができること。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
授業後。居室を訪れたいときにはあらかじめメールでアポイントを取ること。 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
学部では線形計画をやりましたが、大学院では非線形計画をやります。難しいかもしれませんが、なるべく易しく説明しようと思っています。よろしく。 |
| その他 /Others |
特になし |
| キーワード /Keywords |
連続最適化、連続変数、非線形最適化、錐線形最適化 |