進化計算
担当教員
授業の到達目標及びテーマ
大規模組合せ最適化問題、多目的最適化問題、多峰性の探索問題などに有効とされている進化計算の基本を理解し、簡単な応用問題への適用方法を学ぶ。
授業の概要と方法
進化計算の代表例である遺伝的アルゴリズム(GA)の概要、GAの理論的基礎、GA以外の進化計算、進化計算の設計方法および応用例について学ぶ。 数回置きの演習を通して各自が理解度を深めることができるようにしながら授業を進める。
授業計画
| 回 | テーマ | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | ガイダンス | 進化計算とは、 授業の到達目標、レベル、進め方、および評価方法の説明 |
| 2 | 遺伝的アルゴリズム(GA)の概要1 | 簡単な関数最適化を例に挙げて、GAの実装方法を説明 |
| 3 | 遺伝的アルゴリズム(GA)の概要2 | GAの基本的オペレータ(選択、交叉、突然変異など)の説明 |
| 4 | 演習1 | 簡単な関数を用いた単純GAの設計演習 |
| 5 | GAの理論的基礎1 | スキーマ定理、積木仮説 |
| 6 | GAの理論的基礎2 | 騙し問題、GA困難な問題 |
| 7 | GAの理論的基礎3 | ロイヤルロード関数を用いた、GAと他の山登り法との比較 |
| 8 | 演習2 | One-Max問題などを用いた単純GAの評価実験 |
| 9 | GAの拡張 | CHC、拡大GA、messy GA、および並列GA |
| 10 | GA以外の進化的計算1 | 進化戦略と進化的プログラミング |
| 11 | GA以外の進化的計算2 | 遺伝的プログラミング |
| 12 | GAの応用例 | 組合せ最適化、関数最適化、機械学習などへの応用 |
| 13 | 実応用問題を用いた演習1: | 問題の説明、プログラム設計・作成 |
| 14 | 実応用問題を用いた演習2 | プログラム作成、評価実験 |
| 15 | まとめ | 総合演習 |
授業外に行うべき学習活動
1。授業の復習を毎回必ず行うこと 2。授業中に終了しなかった演習課題は、次回の講義までに提出すること
テキスト
特になし(PowerPoint資料を準備)
参考書
[1] D.E. Goldberg : “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”, Addison-Wesley, 1989. [2] 北野 編著「遺伝的アルゴリズム1～4」、産業図書(2000) [3] メラニーミッチェル著、伊庭監訳「遺伝的アルゴリズムの方法」、東京電機大学出版会(1997)
成績評価基準
期末試験、演習レポートおよび授業への参加の度合いから総合的に判断する。 期末試験(80%) 学生の最終的な理解度(到達度)を評価する。 演習レポート(15%) 授業進行過程での理解度を評価する。授業にどれだけ集中しているか、予習・復習をおこなっているかなどを評価するための材料として利用する。 授業への参加の度合い(5%) 授業中に積極的に質問を行うか、授業中の演習をまじめに行っているかなど、授業に取り組む姿勢を評価する。なお、授業に出席することを前提に評価することとし、正当な理由のない欠席は減点対象とする。欠席が5回を越えた場合は評価をEとする。遅刻2回で欠席1日分とカウントする。
前年度の授業改善アンケートからの気づき
前提科目を未履修で受講している学生がいる。