進化計算による多目的最適化の基礎と応用技術

セミナー趣旨

セミナープログラム

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□

セミナー講師

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　※講演は日本語です。
略歴
• 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、GECCO 2018,　http://gecco-2018.sigevo.org/
• Editorial Board, Evolutionary Computation Journal, MIT Press
• Associate Editor, ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization (TELO)
専門
進化計算、多目的最適化、多数目的最適化、計算知能

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料47,020円 )
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※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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※他の割引は併用できません。