進化計算と統計検定:より高性能な最適設計に必須な手法のポイント ~ 演習付 ~ <オンラインセミナー>

~ 遺伝的アルゴリズムの演習、正しい進化計算の選択方法、対話型進化計算による人間特性の応用、最適設計を正しく評価するための統計検定 ~

アルゴリズムに基づいた進化計算による最適化手法を、実例を交えて修得し、実務での最適設計に応用するための講座

・各種進化計算手法の特徴と、最適設計による性能向上を評価する統計検定手法を修得し、効率的で信頼性の高い最適設計を実践し、より良い高性能な製品設計に活かそう!

※演習ではMicrosoft Excelを使用します

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 現実世界では、設計変数が多く、設計問題の特性を数式で記述できないために解析的に最適設計解を得ることができない場合が大多数である。設計の手掛かりは、設計解を毎回評価し、その評価値に基づいてより良い設計解を探索するヒューリステッィクな方法であり、試行錯誤探索でも数理解析的探索でもなく、アルゴリズムに基づいた進化計算による最適設計が重要になってきている。幸い、進化計算をプラグラムすることは比較的容易であるし、Matlab、Python、Rなど複数のプログラミング環境では多くの進化計算のパッケージが用意されている。

 しかし、いくらプログラミングが不要になっても、各進化計算手法がどのように動作し、与えられた問題にはどの手法をどのように使うべきかが理解できていなければ進化計算を使いこなせない。

 本セミナーは、進化計算の基礎、各種進化計算の違いの理解に基づく正しい進化計算の選択、音質や画質などの主観評価が必須の最適設計、具体的実応用例などを学ぶ。さらには、その最適設計により有意に性能向上を図れたことを客観的に確認する統計検定まで学ぶ。

 ※最適化とは何かが事前にイメージできていれば、特に進化計算や統計検定の知識は不要です。

例として、ラジオ選局のためにチューナーを回すことは、周波数という設計変数が1つの最適化であり、6帯域の周波数利得を調整して聴こえを最適にする補聴器の場合は設計変数が6つの最適化であることが理解できていればよい。(補聴器は対応する周波数範囲を6帯域に分割して、それぞれの利得のバランスを見ています)

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年04月22日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・進化計算の名前は知っているが、使いこなすまでに至っていない技術者
・多くの変数を最適に設計する必要がある技術者
・これまで試行錯誤的に設計を行ってきたが、効率よくアルゴリズムに基づいて最適化したい技術者
・画像・音響処理のように、人間が見たり聞いたりして最適に調整せざるを得ない人間要素を含む
設計問題にもコンピュータの最適化を導入したい技術者
・性能改善を客観的に(統計的に)示すための根拠が必要な技術者
・その他、最適設計に関わる技術者
予備知識 ・最適化、最適設計の基礎を理解している、もしくは経験がある
・Matlab、Python、Rなどの使用経験があると応用しやすい。必須ではありません
修得知識 ・なぜ進化計算で最適設計ができるのかという共通原理が理解できる。色々ある進化計算を
概観することで、自分の設計に必要な進化計算はどの手法かが理解できる
・コンピュータによる設計だけでなく、人間と協調しなければ最適化できない設計問題の幅広さが理解できる
・統計検定を正しく使いこなせるようになる
プログラム

1.進化計算の基礎(遺伝的アルゴリズムの演習を含む)

  (1).数理解法が困難な実世界の最適化

  (2).進化計算とは

    a.生物進化、自然の匠技に学ぶ

    b.例:遺伝的アルゴリズムの演算

  (3).遺伝的アルゴリズムの演習

 

2.各種進化計算アルゴリズムの特長と設計最適化

  (1).各種進化計算

    a.遺伝的プログラミング -数式の進化-

    b.学習分類子システム -知識の進化-

    c.共進化 -ゲーム戦略等の競争に基づく進化-

    d.進化戦略と共分散行列適応進化戦略 -探索空間を統計的利用する進化計算-

    e.差分進化 -探索空間を簡易に利用する強力な進化計算-

    f.ニッチ -最適解だけでなく複数の準最適解も探索する手法-

    g.粒子群最適化法(PSO) -進化に関係なく群れの知能にヒントを得た進化計算- 

  (2).進化計算の応用

    a.進化的多目的最適化

    b.制約付最適化

    c.大規模最適化

    d.実問題例(N700系新幹線形状設計、複数自動車設計、月面着陸地点探索、

      風力発電用風車設計など)

 

3.設計者・ユーザーの経験・知識・感性に基づいて最適設計をする『対話型進化計算』

  (1).人間にしか評価できない問題の最適化

  (2).対話型進化計算

    a.対話型進化計算とは

    b.対話型進化計算の幅広い応用例

    c.人間特性を解析するための対話型進化計算

 

4.性能向上を客観的に示すための『統計検定』 -各手法の優位性示す必須手法

  (1).統計検定なしの結論は信頼性なし

  (2).正しい統計検定手法の選択

  (2-1).パラメトリック検定

    a.t-検定

    b.分散分析

  (2-2).ノンパラメトリック検定

    a.Mann-WhitneyのU検定(Wilcoxonの順位和検定)

    b.符号検定とWilcoxonの符号付順位検定

    c.Kruskal-Wallis検定

    d.Friedman検定

キーワード 進化計算 最適化 最適設計 遺伝的アルゴリズム 共進化 差分進化 多目的最適化 対話型進化計算 統計検定
タグ 精密機器・情報機器AI・機械学習感性・脳科学・認知工学回路設計機械最適化・応力解析自動車・輸送機設計・製図・CAD精密機器設備電子機器
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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