進化計算・多目的最適化の基礎から、進化計算による多目的最適化の具体的手法、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例、最新研究など。実務で活用するための知識を基礎から分かりやすく解説します。
※講演は日本語です。
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
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
3.2.1 複製選択
3.2.2 交叉、突然変異
3.2.3 生存選択
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 スマートグリッド
6.4 タイヤ設計
6.5 探査機軌道設計
6.6 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□