開設年度 | 2016 年度 |
科目コード | T202022 |
授業コード | T20202201 |
授業科目名 | 都市数理システム工学 |
同上英語名 | Urban Mathematical Systems Engineering |
単位数 | 2.0 単位 |
開講学科 | 工学研究科建築・都市科学専攻(都市環境システムコース) (T212) |
開放区分 | |
担当教員 | 須貝 康雄 |
開講時限・ 講義室等 | 後期火曜6限 工 17号棟 111教室 |
科目区分 (詳細表) |
- 2016年入学生:
- 選択科目S30(T211:工学研究科建築学コース(前期), T212:工学研究科都市環境システムコース(前期), T221:工学研究科デザイン科学コース(前期), T231:工学研究科機械系コース(前期), T232:工学研究科電気電子系コース(前期), T233:工学研究科メディカルシステムコース(前期), T241:工学研究科共生応用化学コース(前期))
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シラバス | - [授業の方法]
- 講義
- [受入人数]
- 50名
- [受講対象]
- 自学部他学科生 履修可,他学部生 履修可,科目等履修生 履修可
- [授業概要]
- 都市のインフラストラクチャの中で重要な基礎をなす、情報ネットワークとシステム理論について講義する。主として、様々な分野で重要となる最適化問題に焦点を絞り解説する。
- [目的・目標]
- 各種最適化手法のアルゴリズムとそれら手法の考え方を修得する。また、それら手法がどのような計算量を必要とするか、どのような具体例に応用されるかについても知識を深めることを目標とする。
- [授業計画・授業内容]
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- イントロダクション−最適化工学概論
- 数理計画法概説
- 線形計画法
- 整数計画法
- 組合せ最適化問題
- 非線形最適化手法(1)
- 非線形最適化手法(2)
- TSP(Traveling Salesman Problem)(1)
- TSP(Traveling Salesman Problem)(2)
- 分枝限定法および分枝カット手法
- 各種アルゴリズムの計算量
- 組合せ最適問題の応用例(1)
- 組合せ最適問題の応用例(2)
- ニューラルネットワークによる最適化
- 最適化問題の確率モデル
- [キーワード]
- Large-scale system, Synergetics, Emergent computation, Scale-free network, Stochastic optimization technique
- [教科書・参考書]
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- [評価方法・基準]
- 期末レポート(100%)により行い、60点以上を合格とする。
- [関連科目]
- 学部2年次学生用科目「ネットワーク基礎」、学部3年次学生用科目「数理計画法」
- [履修要件]
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- [備考]
- 読替科目:都市情報システム工学
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関連URL |
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備考 | 読替科目:都市情報システム工学(〜平成23年度) Former:Urban Information Systems |