分野横断的な問題の最適解は、どのようにして求めたらよいのかその最適解を求めるためのスキルを獲得することが目的です。

1)単目的最適化、多目的最適化の理解ができる
2)遺伝的オペレータの概要の理解ができる
3)コンピュータ実習により、最適解の導出ができる
4)コンピュータ実習により、最適解空間の可視化（データマイニング）ができる

多目的最適化、設計変数、目的関数、応答局面、遺伝的アルゴリズム、データマイニング

この授業では、分野横断的な問題を取り上げ、多元的な視点・思考法の修得をする（理工学研究科（理学系）のカリキュラム・ポリシー)。

単目的最適化問題、多目的最適化問題の概念を研究例の紹介を通して、説明する。
最適解を得るための手法を文献講読により学んだ後、実際にコンピュータ実習を通して、最適解を求める。
得られた最適解を設計者が直感的に理解するための可視化手法を紹介する。それらの手法をコンピュータ実習により体得する。

第１回：最適化とは何か？、多目的最適化とは何か？
第２回：具体例を解く：缶の表面積と体積
第３回：様々な最適化手法
第４回：最適解空間探査、データマイニング
第５回： 遺伝的オペレータ（コード化、適応度評価）に関する文献講読
第６回： 遺伝的オペレータ（選択、交叉、突然変異）に関する文献講読
第７回： コンピュータ実習（最適化ソフト：NSGAIIを動かす）
第８回： コンピュータ実習（最適化ソフト：ARMOGAを動かす）
第９回： 前半のまとめ
第１０回：多目的最適化問題の設定：目的関数を求めるには、何か必要か？
第１１回： 応答局面の構築：空間補間を使い、応答局面を効率的に構築する
第１２回： コンピュータ実習：クリギング法
第１３回： コンピュータ実習：単目的最適化問題を解く
第１４回： コンピュータ実習：多目的最適化問題を解く
第１５回：コンピュータ実習：最適解空間探査（自己組織化マップ、バブルチャート）

コンピュータ実習の授業の際は、授業開始前に情報ネットワークセンタの教育用サーバにログインしておく。

英語の文献講読の前には、一通り文章に目を通しておき、わからない単語の意味を調べておく。
Fortranによりプログラムを書く。Fortranに精通している必要は無いが、文法を確認する際に参照できるホームページ等を見つけておくとよい。
エクセルもしばしば利用する。一通り、使用法を復習しておく。

コンピュータを利用して、最適解を求められることを合格の基準とします。

課題の達成度を基に評価する。
試験：30%、コンピュータ実習課題：70%。

Kalyanmoy Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, Wiley
適宜、ホームページに資料を掲示する。