2024年度学院等開講科目情報理工学院数理・計算科学系知能情報コース

離散系のモデリング

開講元: 知能情報コース
担当教員: 小野功 / 山村雅幸
授業形態: 講義/演習 (ハイフレックス型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 月1-2 (G1-109 (G115)) / 木1-2 (G1-109 (G115))
クラス: -
科目コード: ART.T455
単位数: 110
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月14日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

工学的なシステムから自然現象，社会システムまで，離散システムと考えてモデリングすることができるシステムは非常に多くあります．離散システムのモデリング，設計，実装，シミュレーションに関する講義，問題解決を通して，それらを統合的に身につけることを目標とします．具体的には，離散系のモデル，意思決定論，ゲーム理論，オブジェクト指向モデリングなど，離散システムのモデリングと実装方法を講義およびJavaを用いた演習によって学びます．本講義を履修することによって，離散システムのモデリング・設計・実装・シミュレーションに必要な知識を習得し，実際に運用して問題解決できるようになることを到達目標とします．さらに，プレゼンテーションを通してコミュニケーション能力の向上を図ります．

到達目標

本講義を履修することによって次の能力を習得する．
1) 離散システムとは何か，同型性，離散系モデルの例を説明できる．
2) 意思決定基準，不確実性下での意思決定，情報の価値，ベイズ意思決定を説明できる．
3) 非協力ゲーム，Nash均衡，戦略の混合拡大，展開形ゲーム，繰り返し型ゲーム，進化ゲームを説明できる．
4) 離散システムをオブジェクト指向モデリングによりモデリングし，Javaにより実装できる．
5) 問題を解決し，その過程をわかりやすく説明できる．

キーワード

離散系のモデル，意思決定理論，ゲーム理論，オブジェクト指向モデリング，Java

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

各講義において，講義内容の理解の促進及び評価を行うためのレポート課題を出題します．講義の冒頭では，復習を兼ねて前回のレポート課題の解説を行います．また，講義全体の理解度を評価するための最終レポートを課します．必要に応じて，講義に先立ち講義資料を事前に配布するので，予習を行ってください．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	離散システムとは，同型性，離散系のモデル	同型性，離散系のモデルの具体例の理解
第2回	意思決定とは，意思決定基準と不確実性下での意思決定	意思決定基準，不確実性下での意思決定の理解
第3回	情報の価値、ベイズ意思決定	情報の価値，ベイズ意思決定の理解
第4回	ゲームとは，非協力ゲーム，Nash均衡，戦略の混合拡大	非協力ゲーム，Nash均衡，戦略の混合拡大の理解
第5回	展開形ゲーム、繰り返し型ゲーム、進化ゲーム，進化的安定戦略	展開形ゲーム，繰り返し型ゲーム，進化ゲームの理解
第6回	数理生態学	ロジスティック成長，包括適応度の理解
第7回	後半のイントロダクション	後半の課題の理解
第8回	オブジェクト指向モデリング	オブジェクト指向モデリングの理解
第9回	Java言語	Java言語の理解
第10回	エージェントの実装（１）	Java言語によるエージェントの実装
第11回	エージェントの実装（２）	Java言語によるエージェントの実装
第12回	予備コンテスト	予選結果のフィードバックとエージェントの改良
第13回	本コンテスト	本選の実施と結果発表
第14回	成果発表会	後半の課題の成果発表

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

各講義で必要な資料を配布する．

参考書、講義資料等

ジョセフ・オニール『独習Java 第４版』翔泳社，ISBN-13: 978-4798117157

成績評価の方法及び基準

離散系のモデル，意思決定論，ゲーム理論，数理生態学，オブジェクト指向モデリング，Javaによるオブジェクト指向プログラミングなど，離散系のモデリングに必要な知識の理解度，および，その応用力を評価する．各講義での課題で評価する．

履修の条件・注意事項

履修の条件を設けない．