ベイズ最適化技術の基礎と機械の最適設計への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 最適設計のための代表的手法、勾配法、進化計算法、代替モデリング、データマイニングによる最適設計技術 ~

・最適化アルゴリズムを用いて、革新的な設計を機械的・半自動的に効率良く探索する技術を先取りし、設計実務に応用するための講座
・高コストな実設計最適化問題を低コストに解く手法として注目を浴びている「ベイズ最適化手法」を修得し、効率的な設計実務へ応用しよう!

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講師の言葉

 設計者の知識・経験・勘だけを頼りにした従来の設計方法に代わり、最適化アルゴリズムを用いて革新的な設計をコンピュータ上で機械的・半自動的に探索する方法「最適設計」が、実際に多種多様なものづくりの現場で利用されています。今日では、代表的な最適化アルゴリズムを実装した数々のソフトウェアも市販されており、そのライセンスを購入しさえすれば、たとえ不慣れな者であっても、手軽に各自のものづくり案件に応用できるようになってきました。その一方で、最適設計はあらゆるものづくり案件の解決に万能であると誤解し、単なる道具として安直に利用する者が多く見かけられるようになってきたことも事実です。
 そこで本講義では、最適設計の本質に関わる基礎から始め、最適設計のための代表的手法、そして高コストな実設計最適化問題を低コストに解く手法として近年注目を浴びている手法「ベイズ最適化」、さらには最適化結果の分析まで発展させて、サンプルプログラムを用いたデモを交えて丁寧に解説します(サンプルプログラムは受講者に配布します)。本講義により、各自のものづくり案件の解決に役立つ、最適設計に関する普遍的センスの体得を期待しています。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年07月26日(水) 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 ・設計・開発など、ものづくりに携わる方(専門分野や熟練度は問いません)
予備知識 ・英語の読解力
・微分積分・線形代数・統計学などの基礎数学
・Pythonで書かれたサンプルプログラムを実行できる環境(例えば、Google Colaboratory)と知識
修得知識 ・最適な設計を、現実的な時間内で効率良く探ることができるようになる
・最適な設計を探るだけに留まらず、その設計が最適となるための物理的理由を探ることができるようになる
プログラム

1.最適設計
  (1).定式化
  (2).最適性・実行可能性
  (3).単峰性問題・多峰性問題
  (4).単目的問題・多目的問題

2.勾配法
  (1).ニュートン法・準ニュートン法
  (2).二次計画法
  (3).逐次二次計画法
  (4).サンプルプログラムを用いたデモでの解説

3.進化計算法
  (1).単目的遺伝的アルゴリズム
  (2).多目的遺伝的アルゴリズム
  (3).サンプルプログラムを用いたデモでの解説

4.代替モデリング
  (1).実験計画法
  (2).多項式モデル・動径基底関数モデル
  (3).クリギング
  (4).ベイズ最適化
  (5).サンプルプログラムを用いたデモでの解説

5.データマイニング
  (1).分散分析
  (2).k平均クラスタリング
  (3).自己組織化マップ
  (4).決定木
  (5).ラフ集合

6.実設計への活かし方
  ・応用事例を交えて解説

キーワード 最適設計 勾配法 進化計算法 代替モデリング クリギング ベイズ最適化 データマイニング 自己組織化マップ ラフ集合
タグ 統計・データ解析強度設計最適化・応力解析設計・製図・CAD
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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