進化計算を利用した多目的最適化技術とその応用

株式会社　技術情報協会田中清氏 55,000円

★ 目的関数増加時の最適化手法は？　最適解集合を獲得するためのポイントを詳解！

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

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することができる

セミナーの対象者はこんな方です

理系／文系問わず、本テーマに関心のある方（工学系の大学生が有する程度の基礎的な数学の知識があると理解しやすい）

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2023/12/12 (火) 10:30～ 16:30 （受付 10:00 ～ )

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申込み期間

2023/10/02 ～ 2023/12/11

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

30名

受講料

55,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

・会場名：　ZOOMを利用したLive配信
・住所：　※会場での講義は行いません　
・交通アクセス：　

講師

田中清氏

カリキュラム、
プログラム

【講座概要】
　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。世の中の実問題は、目的関数が複数存在する多目的最適化問題となる場合が多く、進化計算による多目的最適化により、問題に対する様々な選択肢（解集合）を得ることができます。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】
理系／文系問わず、本テーマに関心のある方（工学系の大学生が有する程度の基礎的な数学の知識があると理解しやすい）

【受講後、習得できること】
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することができる

【プログラム】

1.進化計算とは
　1.1 進化型アルゴリズムの特徴と処理の流れ
　1.2 遺伝子・目的関数の設計、選択、交叉・突然変異

2.多目的最適化
　2.1 多目的最適化問題の定義
　2.2 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
　3.1 多目的進化型アルゴリズムの特徴と処理の流れ
　3.2 遺伝子・目的関数の設計、選択、交叉・突然変異
　3.3 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
　4.1 パレート支配に基づくアプローチ
　4.2 パレート支配の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 目的関数の増加による解探索への影響
　5.2 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
　6.1 実問題で考慮すべき特徴
　6.2 いくつかの応用例紹介

【質疑応答】

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。