タイトル

ナンバリングコード M3INF-ABXT-2O-Lx2   科目ナンバリングについて
授業科目名 科目区分 時間割 対象年次及び学科
システム最適化工学    
System Optimization Enginnering
  後期 木2 1~2 工学研究科博士前期課程信頼性情報システム工学専攻
講義題目 水準・分野 DP・提供部局
対象学生・
特定プログラムとの対応
 
 
M3INF ABXT 2O
担当教員 授業形態 単位数 時間割コード
荒川 雅生[Arakawa Masao] Lx 2 942180
DP・提供部局  
abxGT
 
授業形態  
 
関連授業科目  
 
履修推奨科目  
 
学習時間  
講義90分×15回+自学自習
 
授業の概要  
本講義では、システム最適化を行う上で必須となる数理計画法を理解し、応用できるようにすることが目的である。特にその基礎である線形計画法を正確に理解し、これを基に、非線形計画法やデータ包絡分析法などに拡張していくことで、点と線を結んで理解していくようにします。本講義では、実際に線形計画法のプログラムを作っていただきます。それを非線形計画法やデータ包絡分析法へと拡張していきます。(専門知識・理解に対応)
 
授業の目的  
線形計画法を基礎がら理解し、実際に皆さんにプログラムを書いていただきます。そして、単純に答えを出すだけではなく、感度解析をするなど、一回の解をもとめるプロセスを通じて得られる情報がなんなのかを理解してもらいます。次に、これを非線形計画問題へと拡張します。非線形計画問題には、無制約問題では、一次元探索が重要となり、制約付き問題では、最も簡単な解き方がSLPとなります。SLPは線形計画法の拡張なのでこれを定式化の変形で理解し、自作したLPで解けるようになってもらいます。最後にLPの拡張としてデータ包絡分析法を紹介します。そして、やはり自作のLPを用いてこの分析ができるようになってください。
 
到達目標  
線形計画法を定式化の上で、そして、解放のプロセスの面で理解する。そして、これを展開して非線形計画法に適用できるようにする。また、データ包絡分析法に適用できるようにする。
 
学習・教育到達目標(工学部JABEE基準)  
 
成績評価の方法と基準  
SLPとデータ包絡分析法に関するレポートから評価する
 
授業計画並びに授業及び学習の方法  
【授業計画】
第1回:オリエンテーション
第2回:線形計画法の説明
第3回:シンプレックス法の説明
第4回:シンプレックス法を作る
第5回:線形計画法として定式化を行うために
第6回:感度解析について
第7回:非線形計画法とは
第8回:無制約条件の非線形計画法の解法(一次元探索とは)
第9回:ニュートン法への道
第10回:制約条件付き非線形計画法の解法(SLP)
第11回:SLPの解法の作り方
第12回:多目的最適化のよもやま話
第13回:データ包絡分析法の紹介
第14回:データ包絡分析法の定式化の仕方について
第15回:課題の相談
 
教科書・参考書等  
なし
 
オフィスアワー  
事前にメールで予約を取ってください。いつでも結構です。
 
履修上の注意・担当教員からのメッセージ  
この授業ではプログラムの中で何が行われているのかを追いながら、実際にプログラムを作っていただきます。そのつもりで準備してください。
 
参照ホームページ  
 
メールアドレス  
arakawa@eng.kagawa-u.ac.jp
 
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