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情報科学講究１
| 令和２年度以降入学者 | 情報科学講究１ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 令和元年度以前入学者 | 情報科学講究１ | ||||
| 教員名 | 森山園子 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業の形態 | 対面授業 BlackboardコースID：水曜３限（20221439） |
|---|---|
| 授業概要 | 組合せ最適化問題とその解法を学ぶ。 |
| 授業のねらい・到達目標 | 教科書「数理最適化」の輪読を通じて，様々な組合せ最適化問題とその解法を学び，数理計画の発展的な能力を身に付ける。 この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。 なお，新カリキュラム（令和２年度以降の入学者）では，この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP1,2,3,4,5,6,7,8及びカリキュラムポリシーCP1,2,3,4,5,6,7,8に対応している。 ・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の倫理観を倫理的な課題に適用することができる。（A-1-3） ・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学の視点から説明することができる。（A-2-3） ・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる。（A-3-3） ・問題を分析し，複数の解決策を提示した上で，問題を解決することができる。（A-4-3） ・責任と役割を担い，新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる。（A-5-3） ・さまざまな人々とのコミニュケーションを通じて相互の意思伝達を自由かつ確実に行い，他者との良好な関係を確立することができる。（A-6-3） ・集団の活動において，より良い成果を上げるために，指導者として他者と協働し，作業を行うことができる。（A-7-3） ・学修状況を自己分析し，その成果を評価することができる。（A-8-3） |
| 授業の方法 | 授業の形式：【ゼミ】 授業実施日に対面授業を行う。 教科書から各自の分担部分を決め，授業内に発表する。第4,6,8,10,15回に加え，適宜レポートを課す。 対面授業参加が困難な学生については，Zoom での参加を認める。 (1)Zoom での参加を認める要件:学部の方針に従う (2)対面授業に参加できない場合: Zoom で参加し,Blackboard に配信する課題を提出する。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
ガイダンス（対面）
【事前学習】前期科目「数理計画」の復習（現実の様々な問題と数理計画との関連性を理解（A-2）） （2時間） 【事後学習】数理計画問題の概要理解 （2時間） |
| 2 |
線形計画問題とpython（対面）
【事前学習】python に関する動作環境の確認 （2時間） 【事後学習】python の基本事項の復習（新しいプログラミング言語に取り組む意識の向上（A-5）） （2時間） |
| 3 |
ナップサック問題 アルゴリズムの理解（対面）
【事前学習】ナップサック問題の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間） 【事後学習】アルゴリズムの正しい理解（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間） |
| 4 |
ナップサック問題 実装（python pulp使用）（対面）
【事前学習】ナップサック問題のアルゴリズムの理解 （2時間） 【事後学習】ナップサック問題を実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間） |
| 5 |
ビンパッキング問題 アルゴリズムの理解（対面）
【事前学習】ビンパッキング問題の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間） 【事後学習】アルゴリズムの正しい理解（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間） |
| 6 |
ビンパッキング問題 実装（python pulp使用）（対面）
【事前学習】ビンパッキング問題のアルゴリズムの理解 （2時間） 【事後学習】ビンパッキング問題を実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間） |
| 7 |
最短路問題 アルゴリズムの理解（対面）
【事前学習】最短路問題の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間） 【事後学習】アルゴリズムの正しい理解（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間） |
| 8 |
最短路問題 実装（python pulp使用）（対面）
【事前学習】最短路問題のアルゴルズムの理解 （2時間） 【事後学習】最短路問題を実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間） |
| 9 |
最大流問題 アルゴリズムの理解
【事前学習】最大流問題の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間） 【事後学習】動的計画法による定式化の復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間） |
| 10 |
最大流問題 実装（python pulp使用）（対面）
【事前学習】最大流問題のアルゴリズムの理解 （2時間） 【事後学習】最大流問題の実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間） |
| 11 |
まとめと総合演習：基本的な数理計画問題（対面）
【事前学習】基本的な数理計画問題の定式化および実装の習熟 （2時間） 【事後学習】講義で扱った演習問題の復習（グループ作業を通じたコミュニケーション力（A-6）および協働力（A-7）の向上） （2時間） |
| 12 |
単体法の概要（対面）
【事前学習】線形計画問題を解く単体法の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間） 【事後学習】単体法の一連の流れの復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間） |
| 13 |
単体法 行列表記（オンライン）
【事前学習】線形代数の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間） 【事後学習】単体法の行列表記についての理解（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間） |
| 14 |
単体法 行列表記の実装（対面）
【事前学習】単体法の行列表記の理解（第１２回，第１３回）の習熟（学修状況の自己分析（A-8）） （2時間） 【事後学習】行列表記を用いて単体法の一部を実装（情報科学の教養に基づいたテーマ設定（A-1）および（問題発見能力の向上（A-4）） ） （2時間） |
| 15 |
まとめと総合演習：単体法（オンライン）
【事前学習】単体法の行列表記の理解（グループ作業を通じたコミュニケーション力（A-6）および協働力（A-7）の向上） （2時間） 【事後学習】後期に向けて単体法を一部実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間） |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 久野誉人，繁野麻衣子，後藤順哉 『数理最適化』 オーム社 2012年 |
| 参考書 | なし |
| 成績評価の方法及び基準 | レポート:レポートの内容を中心に評価する。(40%)、授業参画度:授業参画度は毎回の発表または提出物で評価する。(60%) 参加方法に関わらず，授業中の発表またはBlackboardへの提出物で成績をつける。 |
| オフィスアワー | 情報科学科内slackにて随時対応 |