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(11/15)進化計算による多目的最適化の基礎と応用技術

進化計算による多目的最適化の基礎と応用技術


進化計算・多目的最適化の基礎と手法、化学構造の最適化・タイヤの設計・スマートグリッド等の様々な応用事例、進化計算の最新研究など、実務で活用するための知識を詳しく解説します。

日 時 2018年11月15日(木)  10:30〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第2講習室  会場地図
講 師
信州大学 工学部 電子情報システム工学科 教授 HERNAN AGUIRRE(エルナン アギレ) 氏
専門:進化計算、多目的最適化、多数目的最適化、計算知能
【講師詳細はこちら】
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
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※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
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備 考 ※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。


講演趣旨

  このセミナーでは、進化計算による多目的最適化の基礎とその応用技術を紹介します。
 多目的最適化は、品質とコストのように相反する複数の目的関数を考慮しなければならず、産業応用や意思決定における重要課題です。
 進化計算は生物の遺伝と進化の過程を模倣して構築された、たくましい解探索の手法です。進化計算は多数の目的関数と設計変数を含む複雑な最適化問題を効果的かつ効率良く解決します。
 このセミナーでは、効果的な多目的進化アルゴリズムを設計するための主なアプローチを紹介します。さらに、目的関数の数を4以上に増やすことの影響を説明し、多数目的最適化のための効果的なアルゴリズムを解説します。
 また、多目的進化計算の様々な実世界応用を紹介し、最後に進化的計算の分野における進行中の研究について論じます。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(11/15)進化計算による多目的最適化の基礎と応用技術

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講演内容

1.進化計算
 1.1 進化型アルゴリズムの特徴
 1.2 進化型アルゴリズムのプロセス
 
2.多目的最適化
 2.1 多目的最適化問題の定義
 2.2 パレート最適解
 2.3 トラディショナル多目的最適化手法
  2.3.1 重み係数法
  2.3.2 制約法
  2.3.3 辞書式配列法
 
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
 3.2 多目的進化型アルゴリズムのプロセス
 3.3 得られた非劣解集合に関する評価方法
 
4.多目的進化型アルゴリズムの分類
 4.1 パレートに基づくアプローチ
 4.2 パレート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 目的関数の数を増やすことの影響
 5.2 多数目的進化型アルゴリズムの分類
 
6.応用
 6.1 実際問題の特徴
 6.2 化学構造最適化
 6.3 サステナブル交通・移動システムの設計
 6.4 配水ネットワークの多数目的最適化
 6.5 スマートグリッド
 6.6 タイヤ設計
 6.7 探査機軌道設計
 6.8 ニューラルネットワークの設計
 
7.進行中の研究
 7.1 多目的近似モデルを組み合わせる
 7.2 大希望最適化
 7.3 モデルベースの最適化(機械学習を導入した最適化)
 7.4 ランドスケープ解析とアルゴリズム選択

 □質疑応答・名刺交換□

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