問題解決に活かす多目的最適化入門～基礎から活用ポイントまで～

セミナー趣旨

  複数の目的を同時に考慮して最適化する「多目的最適化」について、基礎から、進化計算を活用した多目的最適化のためのアルゴリズム、探索により得られた結果の分析、さらに幾つかの具体的な応用事例について解説します。
  多目的最適化は、目的が1つしかない一般的な単目的最適化と異なり、単に「最適」な解を導出するための手段としてだけでなく対象問題の特性をあぶりだすマイニングツールとしての側面を持っています。
  本セミナーでは、「多目的最適化」について初歩から応用まで体系的に理解するとともにPythonでの実践方法について解説し、皆さんがかかえる課題へ多目的最適化を実際に活用する一助となることを狙いとします。

受講対象・レベル

・最適化/問題分析を行いたい具体的な対象問題（課題）を持っている方
・多目的最適化に関する体系的な知識を身につけたい方
・多目的最適化の実用的なノウハウを得たい方

習得できる知識

・多目的最適化に関する定義/アルゴリズムに関する基礎知識
・得られた解に対する分析を通じた対象問題の特性分析
・Pythonを用いた多目的最適化の実装方法
など

セミナープログラム

１．多目的最適化の基礎
　1.1　多目的最適化とは
　1.2　多目的最適化における最適性（優越の概念，パレート解，非劣解集合）
　1.3　多目的最適化の特徴
２．多目的最適化アルゴリズムについて
　2.1　進化計算手法
　2.2　進化型多目的最適化手法
　2.3　MOEA/D
　2.4　多目的最適化のためのベイズ最適化
　2.5　その他
３．得られた解集合に対する分析
　3.1　解分析の重要性
　3.2　解分析のための基本的なアプローチ
　3.3　統計分析
４．多目的最適化の活用方法およびツール紹介
　4.1　実際に多目的最適化を活用するための基本戦略
　4.2　Pythonを活用した実装
　4.3　多目的最適化を最大限活用するためのポイント
＜質疑応答＞

＊途中、小休憩を挟みます。

セミナー講師

 室蘭工業大学 しくみ解明系領域 教授　  渡邉 真也 氏

■ご略歴
2003年同志社大学大学院 工学研究科博士後期課程修了。工学（博士）。同年産業総合研究所 特別研究員、
2004 年立命館大学 情報理工学部講師等を得て現在、室蘭工業大学大学院しくみ情報系領域 教授。
進化計算および分子限定法を活用した多目的最適化に関するアルゴリズム理論、データ分析およびその応用に関する研究に従事。
近年、AIラボとして多数の企業とDX化、最適化、制御、画像処理に関する共同研究を実施。

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 40,700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29,700円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 46,200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35,200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PDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 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
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