8/28 多目的最適化の基礎と応用： 進化計算による多目的最適化、解分析、活用ノウハウまで

室蘭工業大学　大学院　しくみ解明系領域　教授　博士（工学）　渡邉 真也　氏

専門：最適化，機械学習

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．

研究室ホームページ： http://is.csse.muroran-it.ac.jp/
講師詳細： https://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000110_ja.html

　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その実践方法について理解するため，理論面だけでなく，得られた複数の解候補に対する解分析，PythonやMatlabで公開されている多目的最適化のためのツール紹介まで行い，1人でも多くの方に多目的最適化を実際の現場で活用する一助となることを狙いとします．

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
　3.4 可視化
 
４．多目的最適化に関する応用事例
　4.1 ディーゼルエンジン噴射スケジュール
　4.2 スケジューリング問題
 
５．多目的最適化の活用方法およびツール紹介
　5.1 実際に多目的最適化を活用するための基本戦略
　5.2 問題の定式化に関するポイント
　5.3 アルゴリズムの工夫
　5.4 公開されているツール紹介

　□質疑応答□

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