シラバス

授業の概要と目的

現代社会における最適化問題は複雑化・大規模化が進んでおり，従来の厳密解法では解決が困難な場合が多い．本授業では，そのような問題に対する代表的な手法であるシミュレーション最適化，メタヒューリスティクス，サロゲート最適化を取り上げる．

Course outline: This course covers representative methods for solving complex and large-scale optimization problems in modern society, including simulation optimization, metaheuristics, and surrogate optimization.

到達目標

シミュレーション最適化，メタヒューリスティクス，サロゲート最適化の基本的な考え方を理解し，具体的な最適化問題へ応用できる．

Learning Objectives: At the end of the course, students are expected to understand the basic concepts of simulation optimization, metaheuristics, and surrogate optimization, and be able to apply them to specific optimization problems.

授業の進め方と方法

講義形式で進める．適宜，演習や実習を取り入れる．

Method(s): The course will be conducted in a lecture format, with exercises and assignments incorporated as appropriate.

授業計画

  1. ガイダンス：授業の概要，最適化とは何か

  2. シミュレーション(1)：シミュレーションの基礎

  3. シミュレーション(2)：在庫シミュレーション

  4. シミュレーション(3)：シミュレーション最適化

  5. シミュレーション(4)：Python実装と応用

  6. メタヒューリスティクス(1)：焼きなまし法

  7. メタヒューリスティクス(2)：遺伝的アルゴリズム

  8. メタヒューリスティクス(3)：差分進化

  9. メタヒューリスティクス(4)：Python実装と応用

  10. サロゲート最適化(1)：サロゲートモデル

  11. サロゲート最適化(2)：獲得関数

  12. サロゲート最適化(3)：ベイズ最適化

  13. サロゲート最適化(4)：Python実装と応用

  14. まとめ：これまでの内容の振り返りと今後の展望

  15. Guidance: Course overview, Optimization basics

  16. Simulation (1): Basics of simulation

  17. Simulation (2): Inventory simulation

  18. Simulation (3): Simulation optimization

  19. Simulation (4): Python implementation and applications

  20. Metaheuristics (1): Simulated annealing

  21. Metaheuristics (2): Genetic algorithms

  22. Metaheuristics (3): Differential evolution

  23. Metaheuristics (4): Python implementation and applications

  24. Surrogate optimization (1): Surrogate models

  25. Surrogate optimization (2): Acquisition functions

  26. Surrogate optimization (3): Bayesian optimization

  27. Surrogate optimization (4): Python implementation and applications

  28. Summary: Review of the course content and future prospects

授業時間外の学習

【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，4時間を標準とする】

Learning activities outside of classroom: After each class, students will be expected to review and understand the course contents. The standard time for preparation and review is 4 hours.

テキスト

特に使用しない

Textbook: None

参考書

特に使用しない

References: None

成績評価の方法と基準

演習(50%)と実習の成果物(50%)で評価する．

Grading Criteria: Grading will be decided based on exercises (50%) and assignments (50%).

学生の意見等からの気づき

特になし

学生が準備すべき機器他

毎回パソコンを持参すること．

Equipment student needs to prepare: Students are required to bring a laptop to each class.

その他の重要事項

特になし