2020年度

＜概要/Course Content Summary＞

本講義では，問題解決の一つの手段としての最適化法の基礎について体系的に学習する。最適化問題は与えられた制約のもとで目的関数の値を最大化あるいは最小化する問題の総称であり，きわめて単純な枠組みを持つ一方で，工学・統計科学・経済学・経営学などの幅広い分野において応用を持つ。目的関数や制約条件の性質にもとづいて最適化問題を分類し，なかでも線形最適化・凸最適化などの典型的な問題について，解法を学習する。実際に問題を解く際に必要となる技術として，与えられた問題を数理最適化問題として定式化し，その問題を計算機によって解き，結果を解釈するまでの一連の方法についても演習を行う。

＜到達目標/Goals,Aims＞

・計算機科学における数理最適化の役割を理解する。　
・数理最適化問題のいくつかのクラスについて，定義とその解法を理解する。　
・数理最適化ソフトウェアを用いて問題の定式化と解決を行うことができるようになる。　

＜授業計画/Schedule＞

・講義の進度および受講生の理解度によって，授業計画を変更することがある。　
・2020年秋学期はネット配信授業として実施する。　
・授業計画や各回の講義資料は e-class に掲示する。課題提出は e-class の所定窓口において受け付ける。　　
・原則として講義時間に30分程度のリアルタイム授業（映像・音声・チャット）を含む。応答がない場合は欠席として扱う場合がある。　
・受講にあたっては十分な ICT 環境が必要である。

＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞

・講義時間中，e-class 等によって出席確認をおこなう。　　
・講義時間中の双方向通信において，応答がない場合は欠席として扱う場合がある。　　
・規定通り 3 分の 2 回以上の出席がない場合は上記の評価項目にかかわらず不合格となる場合がある．　　
・提出した課題・レポートの内容について教員が受講生に問い合わる場合がある。定められた期限内に問い合わせに対する十分な回答が得られない場合，当該課題を未提出として扱う。電子メールと e-class を毎日確認すること。

＜成績評価結果/Results of assessment＞   成績評価の見方について/Notes for assessment

＜参考文献/Reference Book＞