開講学期 Course Start	2011年度 後期
授業区分 Regular or Intensive	週間授業
対象学科 Department	情報電子工学系専攻
対象学年 Year	1
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	演習
授業科目名 Course Title	知能情報工学演習
単位数 Number of Credits	2
担当教員 Lecturer	工藤 康生，渡邉 真也
教員室番号 Office	工藤：V604 渡邉：V613
連絡先(Tel) Telephone	工藤：0143-46-5469 渡邉：0143-46-5432
連絡先(E-mail) E-mail	工藤：kudo[at]csse.muroran-it.ac.jp 渡邉：sin[at]csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	工藤：火１６：００〜１７：００ 渡邉：月１５：００〜１６：００
授業のねらい Learning Objectives	コンピュータ知能工学特論で学んだ進化ダイナミクスの1つである遺伝的アルゴリズムについて開発演習を行う．C言語を用いて遺伝的アルゴリズムのプログラムを組み，試行錯誤を通じた最適化の性能向上を行ってもらう．演習の終盤では，具体的な応用としてラフ集合における縮約計算に対してGAを適用した結果について発表し，相互に質議応答によって，プレゼンテーション技能を高める．
到達度目標 Outcomes Measured By:	１．遺伝的アルゴリズムに関する簡単なメカニズムや，問題の特性を考慮した最適化操作の組み込み方法などについて理解できる． ２．得られた結果から考察，分析を行い，そのことを再度アルゴリズムへフィードバックするというアルゴリズムの開発を行うことができる． ３．取り組み内容およびそこで得られた結果からの考察について過不足ないプレゼンを行うことができる．また，その内容について適切にレポートにまとめることができる．
授業計画 Course Schedule	第1-2週　C言語による開発演習（１） 遺伝的アルゴリズムに関するプロトタイプソースコードを理解する． 10試行平均や制約違反に対する扱いなどを自ら考え実装する． 第3−6週　C言語による開発演習（２） 交叉，選択，突然変異について様々な手法を実装し，どのような遺伝的操作が効果的であるかについて検討を行う． 第7−12週　C言語による開発演習（３） 組合せ最適化問題の例としてラフ集合の縮約計算を取り上げ，GAの実装を行う． 第13 - 15週　成果発表 各自，10分程度で成果発表を行う． その際，発表者以外は質疑だけでなく評価シートを記入するなど，相互評価を行う．
教科書 Required Text	講義プリントを配布する.
参考書 Required Materials	・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 ・M.ミッチェル著, 伊庭斉志監訳：遺伝的アルゴリズムの方法, 　東京電気大学出版会, 1997年 ・ 森 典彦，田中 英夫，井上 勝雄 編：ラフ集合と感性―データからの知識獲得と推論―，海文堂出版，2004年
教科書・参考書に関する備考
成績評価方法 Grading Guidelines	課題に関するレポートと発表内容を総合して評価する. 100点満点に対して60点以上の得点をもって合格とする.
履修上の注意 Please Note	なお，不合格の場合には再履修すること．
教員メッセージ Message from Lecturer	得られた結果を手法へフィードバックさせ，そこで得られた結果を再度分析し直すといった開発サイクルを体験してもらうことが本演習の最大の目標である．本演習を通じて，問題発見能力，問題解決能力を身につけてもらいたい．
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.
関連科目 Associated Courses	知能情報工学特論
備考 Remarks