進化計算の基礎と単一目的最適化から多目的最適化問題への応用
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 情報機構 |
キーワード | AI(人工知能) 機械学習・ディープラーニング ソフトウェア開発 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
○特徴・処理の流れ等の基礎から、解の支配関係・パレート最適解集合(POS)とその評価法、パレート支配/Indicator/分解に基づくアプローチ、多数目的最適化に適したアルゴリズムや実問題で考慮すべき点および応用例まで。
セミナー講師
信州大学 工学部 教授 田中 清 先生
■ご略歴1984年 防衛大学校電気工学科卒業1989年 防衛大学校理工学研究科オペレーションズリサーチ専攻修了1995年~ 信州大学で勤務、現在、信州大学学術研究院(工学系)教授2014年~2022年 信州大学グローバル化推進センター長2015年~2021年 信州大学副学長現在に至る。
セミナー受講料
【オンライン:見逃し視聴なし】 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンライン:見逃し視聴あり】 1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
受講について
- 配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。お申込みは4営業日前までを推奨します。それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
- 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
- Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
- 申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください
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。本セミナーでは、進化計算の基礎から最適化問題への適用方法、目的関数が複数存在する場合の多目的最適化問題への適用について解説し、実問題に対するいくつかの応用例を示します。 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なら、どなたでも受講可能です。・ものづくりや資源配分の現場などで、様々な要因を考慮した問題解決をしたい方に有益と思います。
必要な予備知識
本テーマに興味のある方なら、特に予備知識は必要ありませんが、工学系の大学生が有する程度の基礎的な数学や情報工学の知識があると理解しやすいと思います。
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し、応用することができる。
セミナープログラム
1.進化計算とは 1)進化型アルゴリズムの特徴と処理の流れ 2)遺伝子・目的関数の設計、選択、交叉・突然変異2.単一目的最適化から多目的最適化への展開 1)多目的最適化問題の定義 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 1)多目的進化型アルゴリズムの特徴と処理の流れ 2)遺伝子・目的関数の設計、選択、交叉・突然変異 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 1)パレート支配に基づくアプローチ 2)パレート支配の拡張に基づくアプローチ 3)Indicatorに基づくアプローチ 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 1)目的関数のによる解探索への影響 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 1)実問題で考慮すべき特徴 2)いくつかの応用例紹介<質疑応答>
*途中、お昼休みや小休憩を挟みます。