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	講義
授業科目名 Course Title	知能情報工学特論 （数理）
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	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。
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。
授業計画 Course Schedule	第1回　 ガイダンス 第2回 遺伝的アルゴリズム概論 第3-4回 最適化問題，代表的な最適化手法，ヒューリスティック解法全般について 第5-6回 遺伝的アルゴリズムにける設計理論について 第7回 組み合わせ最適化問題・実数最適化問題へのアプローチについて 第8回 多目的最適化への応用について 第9回　 集合と関係 第10回　ラフ集合の数学的基礎 第11回　決定表・相対縮約・決定ルール 第12回　識別行列による縮約計算 第13回　GAによる縮約計算の近似解法 第14回　決定行列による極小決定ルール抽出 第15回　ラフ集合によるデータマイニングのまとめ 第2回〜第8回は渡邉が、第9回〜第15回は工藤が担当する。
教科書 Required Text	講義資料を随時配布する。
参考書 Required Materials	・ 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． ・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
教科書・参考書に関する備考
成績評価方法 Grading Guidelines	・担当者2名がそれぞれ課したレポートの内容で評価する。 ・各レポートは50点満点で計100点とし、合計60点以上で合格とする。 ・提出期限までにレポートを提出しなかった場合は、成績評価の対象とせず不合格とする。
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	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。
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	知能情報工学演習
備考 Remarks