副ゼミ （経営科学特論）

71312

丹羽　啓一

2.00単位

1年

2026年度前期、2026年度後期

この授業は、各履修生の研究テーマに応用することを前提とした上で、人工知能（特に進化計算手法）と数理モデルに関する基礎知識を修得することと数理モデルへの人工知能の適用方法を身に着けることを目的としています。人工知能に関する研究書や論文を精読し、報告書にまとめ、報告、討論をすることによって社会で起きている様々な問題に人工知能がどのように活用されているのかということを学びます。

この授業の目標は以下の通りです。
1．人工知能に関する最新の研究動向を把握できるようになること
2．社会で起きている問題を簡単な数理モデルで表すことができるようになること
3．人工知能によって数理モデルで表された問題をどのように解決しているのかを説明できるようになること

受講生が調査した内容に関する報告に基づいて討論、助言、指導を行います。

第1回    研究内容に関するガイダンス
第2回    数理計画①（線形計画の基礎）
第3回    数理計画②（線形計画の応用）
第4回    数理計画③（整数計画の基礎）
第5回    数理計画④（整数計画の応用）
第6回    数理計画⑤（非線形計画の基礎）
第7回    数理計画⑥（非線形計画の応用）
第8回    進化計算手法①（進化計算手法と群知能の概論）
第9回    進化計算手法②（遺伝的アルゴリズムもしくは粒子群最適化の概要）
第10回    進化計算手法③（遺伝的アルゴリズムもしくは粒子群最適化による関数最適化）
第11回    進化計算手法④（関数最適化問題の解法の実装）
第12回    進化計算手法⑤（数値実験の設計と実験によって得られた結果の評価方法）
第13回　多目的最適化の基礎
第14回　多目的最適化の応用
第15回    進化計算手法⑥（遺伝的アルゴリズムもしくは粒子群最適化による多目的最適化）
第16回    並列計算の基礎
第17回    並列計算の応用
第18回    進化計算手法⑦（並列遺伝的アルゴリズムもしくは並列粒子群最適化）
第19回    研究テーマへの応用①（進化計算分野の内容の研究テーマへの応用に関する検討）
第20回    研究テーマへの応用②（研究テーマに応じたモデリングと解法の構築）
第21回    研究テーマへの応用③（既存の解法の実装）
第22回    研究テーマへの応用④（実装した既存の解法に対する各種テストの実施）
第23回    研究テーマへの応用⑤（実装した既存の解法のデバッグ）
第24回    研究テーマへの応用⑥（提案解法の実装）
第25回    研究テーマへの応用⑦（実装した提案解法に対する各種テストの実施）
第26回    研究テーマへの応用⑧（実装した提案解法のデバッグ）
第27回    研究テーマへの応用⑨（数値実験の設計と数値実験の実施）
第28回    研究テーマへの応用⑩（既存の解法と提案解法の結果の比較と提案解法の問題点の導出）
第29回    研究テーマへの応用⑪（実験結果のまとめ）
第30回    1年間の授業内容の振り返りとまとめ

研究倫理（論文著者の責任等を含む総合的な研究倫理教育、利益相反の考え方や守秘義務など）についても併せて指導します。

経営科学特論

この授業は、受講生の調査報告に基づいて進めていきます。授業開始時までに報告書と発表資料の作成をして下さい。

教科書は用いません。必要に応じて資料を配布します。

必要に応じて論文や教科書を紹介します。

定期試験は実施しません。

・出席状況と受講態度
・レポート課題の提出状況
以上の2項目によって総合的に評価します。

なし