……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
○満足化トレードオフ法を実務に適用するために！
○多目的最適化・満足化トレードオフ法の基礎から、逐次近似による解析回数の低減、材料同定問題や発電所のスタートアップ問題への適用など様々な事例紹介まで。
講師
早稲田大学 情報生産システム研究科 教授／研究科長 荒川 雅生 氏
講師紹介
1993年4月～1996年3月 早稲田大学 理工学部 助手
1996年4月～1996年9月 早稲田大学 理工学総合研究センター 客員専任講師
1996年10月～1999年3月 東京工業大学 工学部 JR東日本寄附講座 助教授
1999年4月～2008年3月 香川大学 工学部 助教授
2008年4月～2010年3月 香川大学 工学部 准教授
2010年4月～2017年3月 香川大学 工学部 教授
2018年4月～2023年3月 香川大学 創造工学部 教授
2023年4月～現在 早稲田大学 理工学学術院 大学院情報生産システム研究科 教授）
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年8月26日(火) 13:00-17:00 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
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対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
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＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■はじめに：
設計開発において最適化を使ってみようと思われたことはありますか？その際に，注目している項目を目的関数として，残りのものを制約条件として扱っていませんか？
属にいう単一目的の最適化です．単一目的の最適化で問題が改善することは相当の偶然がない限りあり得ません．もちろん性能は多少は向上するでしょう．でも，全体的な解決にはつながらないのです．設計問題は実際にはかなり多くの目的から構成されています．その中から一つに着目すること自体にそもそも無理があるのです．
満足化トレードオフ法は多目的最適化の解法の一つです．そして，トレードオフ分析にたけた方法です．ここでは，目的関数の数は問題になりません．いくつ設定してもいいのです．大切なポイントは，現状（希求水準）からどの性能をどこまで上げたいか（理想点）を設定することです．こうすることで最も理想点に近い答えを導くことができます．つまり，設計問題とは，設計者が求めるこうしたいという要求を持つことに変ってきます．
この機会に満足化トレードオフ法を理解して，実務に適用していってください．
■受講対象者：
・業務で最適化を使われて、十分だと思う結果が出なかった方
・業務へ活かすため、多目的最適化の知見を得たいと考えている方
・イノベーションを起こしてみたいと思っていらっしゃる方
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
■必要な予備知識：
この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。
セミナー内容
１．最適設計問題とは
２．多目的最適化におけるスカラー化の比較
2.1 線形問題を通じて単一目的の最適化と多目的最適化の根本的な違いについて
2.2 荷重和法の限界
2.3 制約法の限界
2.4 ゴールプログラミング
2.5 満足化トレードオフ法
３．逐次近似で解析回数を減らしましょう
3.1 いろいろな逐次近似最適化
3.2 RBFネットワークの活用
3.3 近似最適化の限界について
４．事例紹介
4.1 発電所のスタートアップ問題
4.2 プロットプラン
4.3 材料同定問題
4.4 他…時間の許す限り
＜質疑応答＞
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