進化計算を利用した多目的最適化技術とその応用

★ 目的関数が複数存在する時の最適化手法は？　最適解集合獲得のポイントを詳解！

セミナー講師

信州大学　工学部　教授　博士（工学）　田中 清 氏

セミナー受講料

  1名につき55，000円（消費税込み・資料付き）〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込み）〕

受講について

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セミナー趣旨

進化計算は、生物の遺伝と進化を模倣した興味深い計算方法で、様々な問題に柔軟に適用できる汎用性の高いアルゴリズムです。世の中の実問題は、目的関数が複数存在する多目的最適化問題となる場合が多く、進化計算による多目的最適化により、問題に対する様々な選択肢（解集合）を得ることができます。今回のセミナーで、参加者の皆様に進化計算の面白さや有用性をご理解いただき、今後の研究開発や問題解決などに活かしていただければ幸いです。

受講対象・レベル

理系／文系問わず、本テーマに関心のある方（工学系の大学生が有する程度の基礎的な数学の知識があると理解しやすい）

習得できる知識

実社会における様々な問題解法の一手段として、進化計算を用いるアプローチを理解することができる

セミナープログラム

1.進化計算とは　1.1 進化型アルゴリズムの特徴と処理の流れ　1.2 遺伝子・目的関数の設計、選択、交叉・突然変異

2.多目的最適化　2.1 多目的最適化問題の定義　2.2 解の支配関係とパレート最適解集合（POS）

3.進化計算による多目的最適化　3.1 多目的進化型アルゴリズムの特徴と処理の流れ　3.2 遺伝子・目的関数の設計、選択、交叉・突然変異 　3.3 得られたパレート最適解集合（POS）の評価方法

4.多目的進化型アルゴリズムの分類　4.1 パレート支配に基づくアプローチ　4.2 パレート支配の拡張に基づくアプローチ　4.3 Indicatorに基づくアプローチ　4.4 分解に基づくアプローチ

5.進化計算による多数目的最適化　5.1 目的関数の増加による解探索への影響　5.2 多数目的最適化に適したアルゴリズム

6.応用と進行中の研究紹介　6.1 実問題で考慮すべき特徴　6.2 いくつかの応用例紹介

【質疑応答】