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プラスチック製品の安全率設定に対する考え方を述べた上で、安全率を高めるための設計・成形技術と最適材料の選定について解説

多目的最適化の基礎と問題解決への応用【WEBセミナー】
基礎・主な解法、手法の選択、近似最適化、選好解の導き方など、
本質的な問題を解決するための手法と応用方法。

セミナー概要
略称
多目的最適化【WEBセミナー】
セミナーNo.
st250211
開催日時
2025年02月27日（木） 10:30～16:30
主催
サイエンス＆テクノロジー（株）
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：[email protected]　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
早稲田大学　大学院情報生産システム研究科　教授／
研究科長　博士(工学)　荒川 雅生　氏

専門：設計工学
1993.4　早稲田大学理工学部助手
1996.4 早稲田大学総合理工学研究所客員専任講師
1996.11 東京工業大学JR東日本寄附講座助教授
1999.4 香川大学工学部助教授，准教授，教授，創造工学部教授
2023.4 現職
研究室ホームページ：https://researchmap.jp/read0210680
価格
非会員： 44,000円（税込）
会員： 42,020円（税込）
学生： 44,000円（税込）
価格関連備考
定　価　：1名につき 44,000円（税込）
会員価格：1名につき 42,020円　2名の場合 55,000円、3名の場合 82,500円（税込）

※上記会員価格は受講者全員の会員登録が必須となります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※他の割引は併用できません。
※請求書は主催会社より代表者のメールアドレスにご連絡いたします。
特典
アーカイブ配信付

■アーカイブ配信について
　視聴期間：終了翌営業日から7日間［2/28～3/6］を予定
　※動画は未編集のものになります。
備考
※資料付
※講義中の録画・録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
　PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
・お申し込み後、接続確認用URL（https://zoom.us/test）にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
講座の内容
受講対象・レベル
・開発時にあともう少しでよい結果が得られそうなのにと困っていらっしゃる方
・ご自身が抱えていらっしゃる課題の本質が何なのかつかみ切れていらっしゃらない方
・技術伝承に悩まれている方
など。
習得できる知識
・最適化を行う際の手法選択、定式化方法
・満足化トレードオフ法による選好解の誘導
・近似最適化の方法
趣旨
　最適化の市販のソフトウエアの発展に伴い、設計・開発の現場に最適化を導入される方が増えてきています。そんな中で、あと少しでもっといい結果が得られそうなのにと思われている方がいらっしゃるのではないでしょうか？そのようなときに単一目的の最適化を何回実行してもその壁を乗り越えることはほぼできません。与えられている課題を俯瞰してみてその本質を探ろうとされていらっしゃる方いらっしゃらないでしょうか？そんな時には多目的最適化を行ってみてください。トレードオフ分析を行うことで与えられた課題の本質を知ることができ、皆さんが抱えている壁を取り除くことができます。そして、設計・開発が条件を満たすことではなく、ご自身がどのような結果を所望されているかにかかっていることがわかるはずです。一旦最適化を通じて良好な結果を得ることができたら、何度繰り返してもそれが可能です。つまり、今、最適化を行っていることで技術伝承にもつながっていきます。
　特に予備知識は必要ないと思います。気楽にご参加ください。
プログラム

１．最適設計の基礎
　1.1 最適設計解法の分類と特徴
　　1.1.1 最適性規準法の応用事例
　　　・最適化手法を用いた新しいタイヤ設計法の確立（ブリヂストンの事例の紹介）
　　1.1.2 数理計画法（レーベンマーク・マルカート法）
　　　・測距時のキャリブレーション方法を通じて
 
２．多目的最適化の基礎とポイント
　2.1 パレート解の概念
　2.2 スカラー化手法一般
　　2.2.1 荷重和法
　　　・線形問題を通じて単一目的の最適化との違いの明確化
　　2.2.2 制約法
　　2.2.3 ゴールプログラミング
　2.3 満足化トレードオフ法
　2.4 何故最適設計ではうまくいかなくて、多目的最適化ではうまくいくのか
　2.5 結果の比較をするために
　　・データ包絡分析法について
 
３．多目的最適化の汎用化
　3.1 近似手法の紹介
　3.2 RBF近似の紹介と簡易版エクセルソフトの利用の仕方の説明
　3.3 実験計画法との比較（事例紹介） 
 
４．多目的最適化の応用と事例
　4.1 発電プラントの運転計画の最適化の事例
　4.2 材料同定の事例
　4.3 生産計画問題における近似最適化の事例
　4.4 トレードオフ分析の遊び
　　・ゴルフグローブのパッケージデザインを通じて

　□質疑応答□

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