京都大学ELCAS(エルキャス)

平成27年度以前のレポート

数理工学

数理工学の2015年12月19日の内容はこちら



実習指導

山下 信雄  (最適化数理研究室 教授)
福田 エレン 秀美  (最適化数理研究室 助教)

チューター

鋒幸 洋   (最適化数理研究室)
山口 貴大  (最適化数理研究室)
嶋口 未来  (最適化数理研究室)

ボランティア

なし

実施場所

吉田キャンパス 総合研究8号館講義室3

実習内容

1最適化問題のモデル化についてルール説明
→今日のゴールはスライド作成

2連続最適化におけるアルゴリズムの概観
→ソルバーの中身や解くのが難しい問題についての理解を深める

3自分たちで最適化モデルを作り、実装してみる。

最適化モデルを考案する演習の様子1
最適化モデルを考案する演習の様子

Pythonを用いたプログラミング演習 2
Pythonを用いたプログラミング演習1

Pythonを用いたプログラミング演習3
Pythonを用いたプログラミング演習2


受講生の感想

  •  自分で関数を考えるのは難しかったけど,みんなで話し合いながらできたの楽しかったです.次回までに仕上げてきます.
  •  クラス分けの数理最適化をExcelのソルバーを使ってしようしていますが、思うようにいきません。発表まで行き着くでしょうか….
  •  頭の中ではきちんとかけたつもりでいても、思うように全然行かなかった。計算結果が、Trueと出ていても全然正しい答えがでなかったので、もっと工夫していきたいと思った。
  •  Solverについての理解が全くできていなかったので,非常に苦しかったです.ですが,同じグループの仲間や大学生によるアドバイスで理解することができ,このメンバーでやっていきたいなと思いました.2月の発表に向け,着実に進めていきたいです.
  •  私たちは9:00~21:00に行った時に10個のアトラクション(うち一つは時間の決まったショー)それぞれに満足度、所要時間を設定し、また移動時間も加えて、制限時間の中で一番満足度の得られるまわり方を考えました。本当は二回目以降は満足度が減っていくようにしたかったです。ありがとうございました。
  •  最適化問題の具合的な方法、問題点について学ぶことができた。数理最適化モデルの構築にあたり、モデルの完成こそならなかたものの、Pythonのプログラミングにおける重要なことを多く学ぶことができ、大変勉強になった。
  •  ソルバーで解を得るのに時間がかかった.もっと式を工夫しなければならないと思った.

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