人工知能の一分野である進化計算の基礎、及び、最新の進化的アルゴリズムについて学ぶ。最適化の基礎や従来の最適化手法について論じ、次に、群知能を主とするメタヒューリスティック最適化アルゴリズムについて学ぶ。様々な最適化手法の統計的な評価方法について説明する。我々の生活において、最適化問題の解決は必要不可欠なものであり、ありとあらゆる分野において研究されている。本講義では、最適化問題の基礎から最新の進化的アルゴリズムについて学ぶことを目的とする。1.最適化問題の種類について説明できる。2.進化計算型最適化アルゴリズムの種類とその仕組みについて概要を説明できる。3.結果を統計的に評価できる。演習及び課題レポートの総合評価による。1号館7F履修上の注意・担当教員からのメッセージ毎回の講義での演習をまじめに取り組み、復習を十分にする。参照ホームページメールアドレスharuna@eng.kagawa-u.ac.jp↑ページの先頭へ戻る。