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 授業科目
 Course Title
計画情報システム特論
Planning Information System
 担当者
 Instructor
教授   秋吉 政徳  前学期 木曜日3時限
 単 位
 Credit
2

関連するディプロマポリシー Related Diploma Policy
時代の課題と社会の要請に応えた専門的知識と技能/Expert knowledge and skills to address the issues of the age and the demands of society
 
到達目標 Target to be Reached
本講義の到達目標は、受講生が、(1) 大規模複雑なシステムに対して最適計画を策定する基本構造を熟知し、(2) 計算機能力を駆使した計画情報システムの構築技術の体系を修得することを到達目標とする。これらの目標設定は、工学研究科のカリキュラムポリシーにある「実践的な技術者を育成する」という方針に基づくものである。
 
授業内容 Course Content
PDCAサイクルに示されるように、「計画」と「管理」のプロセスを適切に実行することで、製造現場、物流現場、システム開発プロジェクトなどの分野で効率化が図られてきていることを取り上げ、これらの基礎となる各種モデリング技法と最適化に関する内容を講義する。また、情報システム技術の進展とともに現れてきている最新の技術動向の関連文献を調査し、それらを輪読する。
 
授業計画 Course Planning
計画問題は、種々の概念と要素技術を包含し、それらを体系的に学ぶために、以下の3つに大別した講義内容を予定している。
毎回の授業中に、次週の講義内容の資料を配布するので、概要把握に努めた「予習」は必須である。その上で、復習を徹底すること。

1.モデリングの意義と技法
  シラバスの記載事項についての確認。システム技術における数理的モデリングの概要(1週)
  グラフを用いたシステム状態のモデリングと挙動に関わる収束解(2週)
  ネットワークを用いたシステム状態の確定的・確率的モデリング(3週)
  ネットワークを用いたシステム状態のシミュレーションとその結果データの統計的分析(4週)
2.最適化技法
  線形計画法(シンプレックス法、双対原理)—定式化ならびに最適解(5週)
  最適性原理とダイナミックプログラミング—定式化ならびに最適解(6週)
  分枝限定法—組み合わせ解探索の考え方とその効率的枝刈り(7週)
  分枝限定法に関わる演習と解説(8週)
3.ソフトコンピューティング
  進化計算—組み合わせ解探索の考え方と大域的ならびに局所最適解の理解(9週)
  進化計算に関わる演習および解説(10週)
  ニューラルネットワーク—学習の考え方ならびに学習則における導関数の理解(11週)
  Simulated Annealing—収束のための考え方(12週)
  ソフトコンピューティングによる計画問題の解法(13週)
4.最新の技術動向
  関連文献のアイデア、提案手法、評価の理解とレポート作成(14週)
 
授業運営 Course Management
基本的に講義形式である。ただし、「最適化技法」や「ソフトコンピューティング」に関しては、授業内で簡単な演習も行うので、授業時間中の指示に従うこと。また、学部のシステム工学や数理計画法の講義内容に関する理解を前提としている。
 
評価方法 Evaluation Method
授業中に課す演習とレポート60%、授業中の質疑応答40%で評価を行う。
講義を5回以上欠席したものは評価の対象としない。
 
オフィスアワー Office Hour (s)
月曜日10:50~12:30(23-528)
 
使用書 Textbook (s)
必要に応じて資料を配布する。
参考書 Book (s) for Reference
伊理正夫、今野浩、刀根薫『最適化ハンドブック』[朝倉書店]1995

 
 
 
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