到達目標
１．遺伝的アルゴリズムの基本を理解する。
２．遺伝に関する設計法を身に付ける。
３．進化的なパラメータの設定を理解する。
４．遺伝的アルゴリズムのプログラミングによりアルゴリズムの評価を行う。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 遺伝的アルゴリズムについて適切に説明できる。 | 遺伝的アルゴリズムについて説明できる。 | 遺伝的アルゴリズムについて説明でない。 |
| 評価項目2 | 遺伝的アルゴリズムの高度な設計ができる。 | 遺伝的アルゴリズムの設計ができる。 | 遺伝的アルゴリズムの設計ができない。 |
| 評価項目3 | 高度な遺伝的プログラミングができる。 | 遺伝的プログラミングができる。 | 遺伝的プログラミングができない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 専攻科の学習・教育目標 (SC)
説明
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教育方法等
概要:
ソフトコンピューティングの分野である遺伝的アルゴリズムについて学習する。概要から、アルゴリズムの設計法を学び、設計にあわせたプログラミングを行う。プログラムの実証には逆問題最適化の例を用いながらその性能を評価する。
授業の進め方・方法:
座学を基本とし、遺伝的アルゴリズムの設計後にプログラミングにより評価する。この科目は学修単位科目のため，事前・事後学習としてレポートを実施します。
注意点:
学習ツールとしてC言語プログラミングを用いるので、プログラミングが苦手な学生は十分に準備してくること。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ソフトコンピューティング概要
遺伝的アルゴリズム |
ソフトコンピューティング概要
遺伝的アルゴリズムの歴史
遺伝的アルゴリズムの概要
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| 2週 |
遺伝的アルゴリズム |
遺伝的アルゴリズムの基本的動作
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| 3週 |
基本的アルゴリズムと遺伝的オペレータ |
簡単な関数最適化の例
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| 4週 |
基本的アルゴリズムと遺伝的オペレータ |
遺伝子の表現
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| 5週 |
基本的アルゴリズムと遺伝的オペレータ |
適合度とスケーリング
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| 6週 |
基本的アルゴリズムと遺伝的オペレータ |
遺伝的アルゴリズムの設計
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| 7週 |
中間試験 |
中間試験
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| 8週 |
答案返却・解答説明 |
答案返却・解答説明
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| 4thQ |
| 9週 |
遺伝的プログラム |
進化戦略
進化的プログラミング
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| 10週 |
遺伝的プログラム |
進化的プログラミング
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| 11週 |
遺伝的プログラム |
遺伝的プログラミング
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| 12週 |
遺伝的プログラム |
遺伝的プログラミング
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| 13週 |
最適化と遺伝的アルゴリズム |
最適化問題
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| 14週 |
最適化と遺伝的アルゴリズム |
最適化問題
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| 15週 |
期末試験 |
期末試験
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| 16週 |
答案返却・解答説明 |
答案返却・解答説明
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 4 | |
| 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |