進化計算による多目的最適化の基礎と応用技術【Live配信】
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | AI(人工知能) 情報技術 CAE/シミュレーション |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※ |
進化計算・多目的最適化の基礎から、
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、
進化計算の最新研究などを分かりやすく解説します
セミナー講師
信州大学 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
・多目的と多数目的進化計算の基礎とその応用の研究
・持続可能なシステム設計の研究
・共同ディレクター、信州大学とフランスのリール大学の国際連携研究室、
Frontiers in Massive Optimization and Computational Intelligence,
https://sites.google.com/view/lia-modo/Editor in Chief
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
49,500円( E-mail案内登録価格46,970円 )
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
※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、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:35,200円 ( E-mail案内登録価格 33,440円 )
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※他の割引は併用できません。
受講について
ZoomによるLive配信
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み後、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
- 後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- リアルタイムで講師へのご質問も可能です。
- タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
配布資料
- 製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
セミナー趣旨
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。
セミナープログラム
- 進化計算
- 進化型アルゴリズムの特徴
- 進化型アルゴリズムのプロセス
- 多目的最適化
- 多目的最適化問題の定義
- パレート最適解
- トラディショナル多目的最適化手法
- 進化計算による多目的最適化
- 多目的進化型アルゴリズムの特徴
- 多目的進化型アルゴリズムのプロセス
- 複製選択
- 交叉、突然変異
- 生存選択
- 得られた非劣解集合に関する評価方法
- 多目的進化型アルゴリズムの分類
- パレートに基づくアプローチ
- パレート拡張に基づくアプローチ
- Indicatorに基づくアプローチ
- 分解に基づくアプローチ
- 進化計算による多数目的最適化
- 目的関数の数を増やすことの影響
- 多数目的進化型アルゴリズムの分類
- 応用
- 実際問題の特徴
- 化学構造最適化
- スマートグリッド
- タイヤ設計
- 探査機軌道設計
- ニューラルネットワークの設計
- 進行中の研究
- 多目的近似モデルを組み合わせる
- 大希望最適化
- モデルベースの最適化(機械学習を導入した最適化)
- ランドスケープ解析とアルゴリズム選択
□ 質疑応答□