平成24年度
授業科目 担当教員 開講期
人工知能応用 占部　弘治 前期
科目番号 対象学年 必修・選択の別 単位数
620124 2年　電子工学専攻 選択必修 2単位
授業概要
生物や物理現象に観察される最適化プロセスをコンピュータで実現したナチュラルコンピューティングについて学習する。従来の最適化手法から始まり、さまざなま最適化手法について実践的な演習を行いながら修得する。
　　到達目標
　　　1. ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法のアルゴリズムを理解する。
　　　2. 最適化手法を用いて問題解決を行うことができること。
教科書
メタヒューリスティクスとナチュラルコンピューティング（古川正志他 著、コロナ社）
参考書
各自の学力に合う書籍:
ニューロとファジー　　甘利俊一、向殿政男（培風館）
神経回路網の数理　甘利俊一　（産業図書） など
ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム (エレクトロニクス実践シリーズ) 萩原 将文 産業図書
授業の進め方
教科書に沿った内容の課題を出し、それを学生が次回の講義までにまとめて発表するゼミ形式で行う。
また、コンピュータを利用した演習も行う。
授業内容
1 ナチュラルコンピューティングと最適化問題
2 山登り法
3 シミュレーテッドアニーリング
4 山登り法、シミュレーテッドアニーリングの演習
5 相互結合型ニューラルネットワーク
6 ボルツマンマシン
7 ボルツマンマシンの演習
8 中間試験
9 タブーサーチ
10 タブーサーチの演習
11 遺伝的アルゴリズム
12 遺伝的アルゴリズムの演習
13 粒子群最適化法
14 アントコロニー最適化法
15 期末試験
成績評価の方法
すべての課題および演習の報告書は提出されている必要がある。
到達目標が達成されているかを試験100%で総合評価し、60%以上であれば合格とする。

授業の欠席回数が１/４を超えた場合は、原則として単位を認定しない。
学生へのメッセージ
ゼミ形式で行うので積極的に議論に参加して欲しい。
出された課題は必ず期日までに提出してください。
学習・教育目標 (生産工学) 学習・教育目標
(電子工学)		 学習・教育目標
(生物応用化学)
機械工学コース 環境材料工学コース
　 　 A-2