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開講学期 Course Start |
2010年度 後期 |
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授業区分 Regular or Intensive |
集中講義 |
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対象学科 Department |
情報電子工学系専攻 |
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対象学年 Year |
1 |
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必修・選択 Mondatory or Elective |
選択 |
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授業方法 Lecture or Seminar |
集中講義 |
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授業科目名 Course Title |
知能情報工学特論 １年（情電） |
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単位数 Number of Credits |
2 |
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担当教員 Lecturer |
棟朝 雅晴 |
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教員室番号 Office |
V613（本特論 窓口，渡邉） |
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連絡先(Tel) Telephone |
0143-46-5432（本特論 窓口，渡邉） |
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連絡先(E-mail) |
munetomo[at]iic.hokudai.ac.jp sin[at]csse.muroran-it.ac.jp (本特論 窓口 渡邉) |
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オフィスアワー Office Hour |
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授業のねらい Learning Objectives |
人工的な進化を行う計算モデルとして自律的なイノベーションを実現する進化計算に関し、そのパラメータ設定やオペレータ設計の理論、および先端的な手法についてその全体像を把握し、それらの手法を現実の最適化問題、システム設計問題に適用するために必要な知識を獲得する。 |
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到達度目標 Outcomes Measured By: |
１．遺伝的アルゴリズムなど古典的な進化計算手法の概要およびそのパラメータ設定 理論について理解できる。 ２．リンケージや確率モデルに基づく先端的な手法について理解でき、利用ができ る。 ３．進化計算手法の大規模並列化について理解でき、実装ができる。 |
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授業計画 Course Schedule |
1講時 概論：計算論的イノベーションとしての進化システムについて 2-3講時 進化システムの基礎：遺伝的アルゴリズムの概要および各種の改良につい て 4-6講時 進化システムの設計理論：進化計算のパラメータ設定、オペレータ設計 7-11講時 進化計算における先端的手法：リンケージ学習および同定に基づく手法、 確率モデル構築による探索手法 12-13講時 大規模並列進化計算：並列遺伝的アルゴリズム、確率モデルに基づく探 索手法におけるモデル構築の並列化 14-15講時 システム設計への応用：システム設計、システム最適化への応用 |
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教科書 Required Text |
棟朝 雅晴 著：遺伝的アルゴリズム −その理論と先端的手法−, 森北出版、2008年 |
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参考書 Required Materials |
David E. Goldberg, Design of Innovations, Kluwer Academic Publishers |
| 教科書・参考書に関する備考 | |
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成績評価方法 Grading Guidelines |
講義内容に関するレポートを適宜課し、授業中の質疑応答の内容ともあわせて、総合的に評価する。100点満点に対して60点以上の得点をもって合格とする。 |
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履修上の注意 Please Note |
本講義は1月 5日（ 水 ）から1月 7日（ 金 ）までの3日間集中講義の形態で実施される． |
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教員メッセージ Message from Lecturer |
進化計算について、遺伝的アルゴリズムなど単純かつ古典的な手法については、一般に知られているが、パラメータ設定などの理論的背景や、先端的な手法を網羅的に紹介する講義は、全国的に見ても極めて少ないので、積極的な受講を勧めるものである。 |
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学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy |
この授業科目は情報工学専攻の学習・教育目標の全ての項目に対応している. |
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関連科目 Associated Courses |
知能情報工学演習 |
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備考 Remarks |