シラバス詳細

タイトル「2025年度」、カテゴリ「理工学研究科（博士前期課程）」

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科目情報

コースナンバリング	4-548x-726
科目名	アルゴリズム的ゲーム理論
開講学期	後期
開講時期	３クォータ
曜日・校時	月１
単位数	2
授業担当教員	上田　俊

講義情報

講義形式

座学の講義形式．ＰＣ，プロジェクタ等を利用．

講義概要

Noam Nisan 他著 Algorithmic Game Theory の第9章～第11章を輪読する．

開講意図

教科書を輪読することで，アルゴリズム的ゲーム理論に関する知識を得るともに，英語の文献を読んで自学できる力を身に着ける．

到達目標

【学士力到達目標】
２．課題発見・解決能力
　（１）現代的課題を見出し、解決の方法を探る能力
　　　　現代社会における諸問題を多面的に考察し、その解決に役立つ情報を収集し分析できる。

【科目としての到達目標】
・ゲーム理論を題材とする問題を通して，動的計画法や数理計画問題，強化学習といった最適化手法を実践する方法を習得する．
・ゲーム理論の考え方を習得し，各自の将来の業務・研究に応用する方法を習得する．
・卒業研究レベルのプログラムをストレスなく実装できるようになる．

授業計画

回	内容	授業以外の学習本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。
1	9.1 Introduction	自己学習
2	9.2 Social Choice & 9.3 Mechanisms with Money	自己学習
3	9.4 Implementation in Dominant Strategies	自己学習
4	9.5 Characterizations of Incentive Compatible Mechanisms	自己学習
5	9.6 Bayesian–Nash Implementation	自己学習
6	10.1 Introduction & 10.2 Single-Peaked Preferences over Policies	自己学習
7	10.3 House Allocation Problem	自己学習
8	10.4 Stable Matchings	自己学習
9	11.1 Introduction	自己学習
10	11.2 The Single-Minded Case	自己学習
11	11.3 Walrasian Equilibrium and the LP Relaxation	自己学習
12	11.4 Bidding Languages	自己学習
13	11.5 Iterative Auctions: The Query Model	自己学習
14	11.6 Communication Complexity	自己学習
15	11.7 Ascending Auctions	自己学習

成績評価の方法と基準

輪読のプレゼンテーションを評価する．

開示する成績評価の根拠資料等

プレゼンテーション評価を公開する．

開示方法

◎ 担当教員研究室にて公開
　【開示内容】
　　● プレゼンテーション評価

　【開示方法】
　　● メールで開示申請の上、担当教員研究室へ来室

教科書

資料名		版
著者名	発行所名・発行者名	出版年
備考（巻冊：上下等）		ISBN
必要な資料は、講義内で配布

参考図書

資料名		版
著者名	発行所名・発行者名	出版年
備考（巻冊：上下等）		ISBN
必要な資料は、講義内で紹介または配布

オフィスアワー

本科目についての相談や資料開示等は，水曜2校時理工7号館304（上田居室) まで

アクティブラーニング導入状況

アクティブラーニング導入状況
カテゴリー4	カテゴリー3	カテゴリー2	カテゴリー1	カテゴリー0
学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING	グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT	学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION	学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION	基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT
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