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計測自動制御学会九州支部
第14回講義会


九州支部では,第一線で御活躍中の先生に, 基礎から最近のトピックスまでを分かり易く講義して頂く講義会を実施しております. 今回は東京工業大学の小林重信先生に御講義をして頂きます.
多数のご参加をお待ち申し上げております.

テーマ:遺伝的アルゴリズムに関する最近の話題


日時: 2009年11月27日(金) 15:00〜17:30

場所: ウエスト2号館3階システム情報313大講義室(リンク先のマップのBの建物です)

演題:進化計算技術のフロンティア


講師: 小林 重信 先生 (東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻教授)

概要:
最適化問題は、システムの解析・同定・制御・計画・設計・運用など科学技術や産業応用の様々な分野、様々な現場で日常的に直面するきわめて普遍的な問題クラスである。
パラメータが連続的な値を取る実数値関数の最適化を関数最適化という。古典的な非線形計画法では目的関数と制約関数の連続微分可能性や凸性が仮定されるのに対し、GA (Genetic Algorithms) に代表される進化計算 (Evolutionary Computation)では、目的関数の微分可能性や凸性を仮定しない。制約関数についても同様であり、これを明示的に与える必要はなく、解の実行可能性を判定することができればよいとの柔軟な立場を取る。このため、多峰性やノイズを有する最適化問題にも適用できる利点を有する。
複数の目的関数を陽に扱う最適化を多目的最適化という。多目的最適化問題の解はパレート最適解と呼ばれ、一般に、無数存在する。古典的なスカラー化手法では、重みなどのパラメータを導入して単目的最適化問題に変換した上で、パラメータを変化させながら通常の最適化手法を繰り返してパレート解集合を求める方法を取るため、効率的とはいえない。進化計算は集団を用いて探索する性質を生かして、1回の探索でパレート解集合を求めることができる利点を有する。
本講演では、関数最適化と多目的関数最適化を中心に、進化計算技術の最近の動向を、適用例を交えて、分りやすく解説する。

講演資料: 講演スライドPDFファイル 4.2MB

参加費:無料   学生・教員・学科部門を問わず どなたでも聴講できます
           (資料を準備いたしますので、参加希望の方は下記問合わせ先へご連絡願います)

主催: 計測自動制御学会九州支部

問合せ先: 九州大学 大学院工学研究院海洋システム工学部門 木村 元
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懇親会について: 講義会終了後、懇親会を予定しております。(懇親会費は有料:5〜6千円程度を予定)
こちらもぜひご参加ください。懇親会場までマイクロバスまたはタクシーをご用意いたしますので、 ご参加を希望されます場合は事前にご連絡ください。