計算知能工学特論｜シラバス情報

授業コード

210102

オムニバス

科目名

計算知能工学特論

科目名（英語）

Advanced Studyon Computational Intelligence

配当学年

1年

単位数

2.00単位

年度学期

2025年度春学期

曜日時限

火曜5限

対象学科

博前_電子

コース

科目区分

大学院科目

必選の別

選択科目

担当者

辻村　泰寛

教室

実務家教員担当授業

授業の目的と進め方

計算知能化技術は、計算の精度は実用上問題のない程度で妥協するが、どのような問題にも柔軟に適用でき、短時間で最適ではないが、それに近い計算結果が得られるものである。本講義は、自然界の法則に触発されて考案された計算知能化技術を取り上げ、それらの意義と構成要素技術について学び、最適化問題への応用方法を身につけることを目的とする。講義とともに特に実習実践を中心に進める。

達成目標１

計算知能化の特性と構成要素技術について説明できる【40％】

達成目標２

遺伝的アルゴリズムの基本原理を理解し、簡単な実装ができる【20％】

達成目標３

アントコロニー最適化の基本原理を理解し、簡単な実装ができる【20％】

達成目標４

人工蜂コロニーアルゴリズムの基本原理を理解し、簡単な実装ができる【20％】　

達成目標５

達成目標６

達成目標７

アクティブラーニング

ディスカッション

○

ディベート

グループワーク

プレゼンテーション

○

実習

○

フィールドワーク

その他課題解決型学習

授業計画

授業時間外課題（予習および復習を含む）

第１回

計算知能と進化計算の基本的な考え方

計算知能について予習する(100分)。進化計算のアルゴリズム的特徴と動作原理を復習する(100分)。

第２回

関数の最適化

関数最適化について予習する(100分)。授業内で扱った関数最適化手法について復習する(100分)。　

第３回

遺伝的アルゴリズム（１）：遺伝的アルゴリズムの基礎

遺伝的アルゴリズムの基本的な処理の流れについて予習する(100分)。設計・計画問題への適用方法について復習する(100分)。　

第４回

遺伝的アルゴリズム（２）：複雑な問題への適用

進化的計算には遺伝的アルゴリズム以外のどのような手法が含まれるか予習する(100分)。また、生物学的進化を模倣することの限界について復習する(100分)。

第５回

遺伝的アルゴリズム（３）：巡回セールスマン問題への適用

巡回セールスマン問題とはどのようなものであるか予習する(100分)。巡回セールスマン問題に対して遺伝的アルゴリズムを適用した場合の問題点と限界について復習する(100分)。

第６回

遺伝的アルゴリズム（４）：スケジューリング問題への適用

スケジューリング問題にはどのようなものがあるのか予習する(100分)。またスケジューリング問題に対して遺伝的アルゴリズムを適用した場合の問題点と限界について復習する(100分)。　　

第７回

遺伝的アルゴリズム（５）：巡回セールスマン問題への実装①

巡回セールスマン問題への遺伝的アルゴリズムの適用方法について予習する(100分)。個体集団の多様性の維持の重要性と方法について復習する(100分)。　

第８回

遺伝的アルゴリズム（６）：巡回セールスマン問題への実装②

前回の実装内容について見直す(100分)。交叉確率、突然変異確率の役割について復習する(100分)。

第９回

アントコロニー最適化（１）：アントコロニー最適化の基礎

アントコロニー最適化の基本的な処理の流れについて予習する(100分)。設計・計画問題への適用方法について復習する(100分)。

第10回

アントコロニー最適化（２）：巡回セールスマン問題への実装①

巡回セールスマン問題へのアントコロニー最適化の適用方法について予習する(100分)。巡回セールスマン問題へのアントコロニー最適化の適用に関する問題点について復習する(100分)。

第11回

アントコロニー最適化（３）：巡回セールスマン問題への実装②

前回の実装内容について見直す(100分)。各制御パラメータの役割について復習する(100分)。

第12回

人工蜂コロニーアルゴリズム（１）：人工蜂コロニーアルゴリズムの基礎

人工蜂コロニーアルゴリズムの基本的な処理の流れについて予習する(100分)。設計・計画問題への適用方法について復習する(100分)。

第13回

人工蜂コロニーアルゴリズム（２）：重回帰分析への実装①

重回帰分析への人工蜂コロニーアルゴリズムの適用方法について予習する(100分)。重回帰分析への人工蜂コロニーアルゴリズムの適用に関する問題点について復習する(100分)。　

第14回

人工蜂コロニーアルゴリズム（３）：重回帰分析への実装②

前回の実装内容について見直す(100分)。各制御パラメータの役割について復習する(100分)。

課題等に対するフィードバック

課題及び発表に対するフィードバックは、課題発表時にまとめて行う。

評価方法と基準

毎回の課題（20%）、実習課題レポート（40％）と課題発表（40％）により総合的に評価し、100点満点に換算して60点以上で合格とする。

テキスト

大谷紀子：「進化計算アルゴリズム入門」、オーム社（2018）【ISBN978-4-274-22238-2】
伊庭斉志：「Excelで学ぶ進化計算」、オーム社（2016）【ISBN978-4-274-21889-7】

参考図書

電気学会進化技術応用調査専門委員会：進化技術ハンドブック第１巻?第３巻、近代科学社
第１巻【ISBN：10-4764903857】、第２巻【ISBN：10-4764904187】、第３巻【ISBN：10-4764904268】

科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）

学部においてソフトウェアのエンジニアリング・デザインに必要な知識と技能は学部で習得していることを前提に、さらに人工知能分野における進歩的なソフトウェアの設計を実現するために必要な知識の習得を習得するための科目として位置付けられる。また、これらの実装演習に儒点を置くことで、実システムへの応用による総合的問題解決能力の向上を目標とする。

履修登録前の準備

学部において「計算知能」を履修していることが望ましい。また、確率・統計学、アルゴリズム論について予習することが望ましい。