- 担当教員
- 塩浦 昭義
- 使用教室
- 木3-4(W9-607)
- 単位数
- 講義：2 演習：0 実験：0
- 講義コード
- 7731
- シラバス更新日
- 2015年12月2日
- 講義資料更新日
- 2016年2月5日
- アクセス指標
-
- 学期
- 後期 / 推奨学期：6
講義概要
最適化やゲーム理論で扱われる様々な離散的な問題を紹介し，その解の求め方を説明します．また，経済学・経営工学との繋がりについても紹介します．レポートの形で演習問題を解いてもらうことにより，理解を深めてもらいます．
講義の目的
この授業では，離散最適化問題および関連する問題をいくつか 取り上げ，それらの問題の「良い」解を求める方法について説明します． また，経済学・経営工学との繋がりについても説明します．
講義計画
ほぼ毎回の授業後に，レポートとして演習問題を解いてもらいます．
その次の回の授業中に解説をします．
教科書・参考書等
教科書は使わず，毎回の授業で資料を配付します．
参考書として，次の本を使います．
室田一雄，塩浦昭義： 離散凸解析と最適化アルゴリズム， 朝倉書店，２０１３年．
坂井豊貴： マーケットデザイン入門―オークションとマッチングの経済学， ミネルヴァ書房，２０１０年．
関連科目・履修の条件等
本講義の内容は，非協力ゲーム理論，協力ゲーム理論，最適化基礎，オペレーションズ・リサーチの各講義と関係の深いので，
これらの講義を受講していることが望ましい．
成績評価
中間試験と期末試験の結果，および 演習レポートの提出状況により評価を行う．
出席点は考慮しません．
ただし，
中間試験までのレポートを一度も提出しない場合， 中間試験の受験は不可
中間試験以降，期末試験までのレポートを一度も提出しない場合， 期末試験の受験は不可
配点：中間試験 ５０点，期末試験５０点，レポート２０点程度． 合計１００点以上は１００点に切捨て。
合格の基準： 中間、期末試験ともに30点以上で合格（29点以下は不合格）．
レポートは1回につき0〜3点．その内容に基づき得点を決定．
その他
アルゴリズムのデモに関する情報
授業で紹介した各種アルゴリズムのデモンストレーションを見たいという場合には，以下のサイトがおすすめです．
http://ja.visualgo.net/
土村展之さんによる，下記のページのJava アプリケーションによるデモも面白いと思います．
http://ist.ksc.kwansei.ac.jp/~tutimura/GraphApplication/
なお，実行時には前もってJava をインストールしておく必要があります．
