○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。

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

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

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し、応用することができる。

◆受講対象者

• 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。

◆必要な予備知識など

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。

担当講師

信州大学　工学部　教授　田中 清 先生

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。

セミナープログラム（予定）

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）目的関数の増加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＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年4月18日（木）　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300円(税込、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、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。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・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）、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

お申し込み方法

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