科目名	設計最適化手法
単位数	2.0
担当者	情報工学専攻 教授 井上 智生
履修時期	後期（第４ターム）
履修対象	3年
講義形態	講義
講義の目的	情報工学・計算機科学の分野における様々な設計とその解法について学ぶ。コンピュータ・ネットワークシステムにおける種々の設計に関する課題を主な題材として、組合せ最適化問題としての定式化とそれを解くためのヒューリスティック・アルゴリズムの設計法を身に付ける。
到達目標	情報工学における種々の設計課題を理解できる。【知識1】【知識2】 情報工学における設計に関する問題の定式化とその解法を導くことができる。【技能1】【思考力・判断力】 設計に関する課題を他者と協働して設定し、その解法を議論・考察することができる。【主体性】【協働性】【表現力】
受講要件	「データ構造とアルゴリズムI」、「データ構造とアルゴリズムII」、「離散数学」、「最適化技法」を修得していることが望ましい。
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	事前・事後学習のための課題を e-learning システム等を通じて提供する（各回30分から1時間程度）。 事前に受講要件に示す科目を復習しておくことを勧める。 グループワークにおいては授業時間以外での議論や発表準備が必要となる（2時間程度）
講義内容	1. はじめに・設計の最適化 2. モデル化と定式化・問題の帰着性／実問題と組合せ最適化問題 3. 問題の構造と性質の分析／組合せ最適化問題の例 4. 解法の考察／分枝限定法・動的計画法 5. 近似最適解とヒューリスティック・解の評価／グループワーク準備 6. グループワーク (1) 問題設定・解法の設計・発表討論準備 7. グループワーク (2) 発表討論 8. グループワーク (3) 振り返り／まとめ ※授業の順序は変更することがある。
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	評価方法： 授業中の取り組み状況（ディスカッションやプレゼンテーション）、レポート、小テストなどをもとに総合的に評価する。配分は次のとおり。 ディスカッション 20% プレゼンテーション 20% レポート 20% 小テスト 40% 評価基準： 可：情報工学・計算機科学における設計に関する課題を理解し、対応する問題の定式化を理解している。 良：定式化された問題に対するアルゴリズムを理解している。 優：個々の問題の本質にあわせたヒューリスティックを理解し、適切に選択することができる。 秀：応用発展した問題に対する解法を考案することができる。
教科書等	授業中に資料を適宜配付する。 参考書：穴井宏和, 斉藤努共著「今日から使える！組合せ最適化-離散問題ガイドブック-」（講談社）
担当者プロフィール	井上智生：博士 (工学) 専門はディペンダブルコンピューティング。「頼りになる」コンピュータの設計法について研究しています。 研究室：情報科学部棟7階757号室 (tomoo@hiroshima-cu.ac.jp)
講義に関連する実務経験	1990年4月-1992年3月　松下電器産業株式会社 (現パナソニック株式会社) 　　　　　半導体研究センターに勤務　マイクロプロセッサの開発に従事
課題や試験に対するフィードバック	各回の授業における演習課題の解答、ならびに、レポート等の評価結果を e-learning システムを通じて提供する。
アクティブ・ラーニング	TBL、調査活動、ディスカッション、振り返り
キーワード	CAD (Computer-Aided Design)、計算機支援設計、最適化問題、ヒューリスティック
備考