アルゴリズム特論

科目基礎情報

学校	大分工業高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	アルゴリズム特論
科目番号	R05AES206	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	専攻科電気電子情報工学専攻	対象学年	専2
開設期	前期	週時間数	前期:2
教科書/教材	教科書：なし 教材：萩原将文，ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム，産業図書
担当教員	石川 秀大

到達目標

(1) 進化計算手法におけるアルゴリズムの基本概念を理解できる．（定期試験）
(2) 進化計算手法を実装し，簡単な問題を解決することができる．（定期試験および課題）
(3) ファジィの基本概念を理解し，簡単な問題を解くことができる．（定期試験および課題）

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
到達目標(1)の評価指標	与えられた課題について，任意の言語を用いて，適切かつ精錬されたコードが書ける．	与えられた課題について，任意の言語を用いて，適切なコードが書ける．	与えられた課題について，任意の言語を用いてコードが書けない．
到達目標(2)の評価指標	与えられた課題について，任意の言語を用いて，適切かつ精錬されたコードが書ける．	与えられた課題について，任意の言語を用いて，適切なコードが書ける．	与えられた課題について，任意の言語を用いてコードが書けない．
到達目標(3)の評価指標	与えられた課題について，任意の言語を用いて，適切かつ精錬されたコードが書ける．	与えられた課題について，任意の言語を用いて，適切なコードが書ける．	与えられた課題について，任意の言語を用いてコードが書けない．

学科の到達目標項目との関係

学習・教育目標 (E1) （専門工学の知識を獲得する）

JABEE 1.2(d)(1) （分野別要件－専門工学（工学（融合複合・新領域）における専門工学の内容は申請高等教育機関が規定するものとする）の知識と能力）

JABEE 1.2(g) （自主的，継続的に学習する能力）

教育方法等

概要:

ニューラルネットワーク，ファジィ，遺伝的アルゴリズムは様々なシステムや製品に応用されている基礎アルゴリズムであり，科学技術が大幅に進歩した現在でも，様々な場面において利用されている．今後新しいアルゴリズムを開発，もしくはある問題に対する解決策を検討する上で，基礎的なアルゴリズムとその融合および応用例などを知ることは
非常に重要である．本授業では，近年の計算機の発展に伴い，再び注目を集め始めた遺伝的アルゴリズムに代表される進化計算手法と，人間の主観的な情報処理方式を模倣したファジィを重点的に説明する．本授業では，簡単な問題を
解決するために，それぞれのアルゴリズムを適切にコーディングできる理解を得ることを目標とする．
（科目情報）
教育プログラム　教育プログラム　第4学年　〇科目

授業の進め方・方法:

遺伝的アルゴリズムを中心に，基本的な解析手法を解説し，実装する．
（事前学習）
特になし．

注意点:

（履修上の注意）特になし
（自学上の注意）特になし

評価

（総合評価）
到達目標の(1)～(3)について，一回の定期試験および課題にて評価する．
総合評価 = (定期試験)×0.8＋課題×0.2
（単位修得の条件）
課題をすべて提出するかつ総合評価が60点を超えること．
（再試験について）
再試験は，実施しない．

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	遺伝的アルゴリズム	進化計算手法のひとつである遺伝的アルゴリズムの概要と具体的な処理，有効な問題の性質について学び，いくつかの問題例について説明し，コードを作成する．
		2週	遺伝的アルゴリズム	進化計算手法のひとつである遺伝的アルゴリズムの概要と具体的な処理，有効な問題の性質について学び，いくつかの問題例について説明し，コードを作成する．
		3週	遺伝的アルゴリズム	進化計算手法のひとつである遺伝的アルゴリズムの概要と具体的な処理，有効な問題の性質について学び，いくつかの問題例について説明し，コードを作成する．
		4週	遺伝的アルゴリズム	進化計算手法のひとつである遺伝的アルゴリズムの概要と具体的な処理，有効な問題の性質について学び，いくつかの問題例について説明し，コードを作成する．
		5週	遺伝的アルゴリズム	進化計算手法のひとつである遺伝的アルゴリズムの概要と具体的な処理，有効な問題の性質について学び，いくつかの問題例について説明し，コードを作成する．
		6週	群知能	遺伝的アルゴリズム以外の進化計算手法，群知能について学び，それぞれのアルゴリズムの性質および有効な問題例について学び，コードを作成する．
		7週	群知能	遺伝的アルゴリズム以外の進化計算手法，群知能について学び，それぞれのアルゴリズムの性質および有効な問題例について学び，コードを作成する．
		8週	群知能	遺伝的アルゴリズム以外の進化計算手法，群知能について学び，それぞれのアルゴリズムの性質および有効な問題例について学び，コードを作成する．
	2ndQ
		9週	ファジィ理論とファジィ集合 ファジィ推論 ファジィ制御	ファジィの基本的な理論，ファジィ推論および応用例について学び，コードを作成する．
		10週	ファジィ理論とファジィ集合 ファジィ推論 ファジィ制御	ファジィの基本的な理論，ファジィ推論および応用例について学び，コードを作成する．
		11週	ファジィ理論とファジィ集合 ファジィ推論 ファジィ制御	ファジィの基本的な理論，ファジィ推論および応用例について学び，コードを作成する．
		12週	進化計算手法とファジィ，その他のアルゴリズムの融合	進化計算手法とファジィ，その他のアルゴリズムの融合による解法と様々な問題例について理解し，コードを作成する．
		13週	進化計算手法とファジィ，その他のアルゴリズムの融合	進化計算手法とファジィ，その他のアルゴリズムの融合による解法と様々な問題例について理解し，コードを作成する．
		14週	進化計算手法とファジィ，その他のアルゴリズムの融合	進化計算手法とファジィ，その他のアルゴリズムの融合による解法と様々な問題例について理解し，コードを作成する．
		15週	前期末試験	到達目標(1)(2)(3)
		16週	前期末試験の解答と解説

評価割合

	試験	課題	合計
総合評価割合	80	20	100
専門的能力	80	20	100