講演プログラム
プログラム
セッション構成
講演会場案内
特別講演
■特別講演1■
講演題目 ： 次世代自動車の開発・活用に関わる現状と課題について
講師 ： 大聖 泰弘 教授
（早稲田大学大学院環境・エネルギー研究科）
司会 ： 鶴見康昭（豊田中央研究所）
日時 ： 2010年12月9日（木） 13:20～14:10
会場 ： 特別講演会会場（1101）
講演要旨：
ガソリン車とディーゼル車は，今後強化される排出ガスと燃費の規制に対応して，エンジン・動力系と排気後処理系の要素技術を最適に組み合せることで，今後10年から20年は主要な座を保ち続けるであろう。それと並行して，これらの環境・エネルギー性能を越えるハイブリッド車や電気自動車，燃料電池車等の次世代車の開発・実用化が推進されている。電動系要素や軽量化の技術を含めた現状と将来の発展の可能性について述べる。
■特別講演2■
講演題目 ： 最適化手法と工学問題への適用
講師 ：杉本 博之 教授
（北海学園大学 工学部 社会環境工学科 ）
司会 ： 荒川雅生（香川大学）
日時 ： 2010年12月10日（金） 13:00～13:50
会場 ： 特別講演会会場（1101）
講演要旨：
2010年４月にJABEE認定・審査調整委員会から「デザイン教育」に関して審査方針の文書が出された．達成度評価に含まれると望ましい項目として，①解決すべき課題の内容をよく考えている，②制約条件を考慮したデザイン，③デザインの結果を分かりやすく提示している，④その他，例えばプログラム等で表現する能力，が挙げられている．これらは，基本的に最適設計を学習，あるいは応用しようとするとき必ず考慮しなければならないことと思われます．JABEE受審に関して今後「デザイン教育」が色々と議論されると思いますが，「最適設計法」が演習を含む2単位程度の講義で教育されれば，かなりの部分をカバーできると考えています．
今回説明させていただく内容は，土木関係にウェイトがおかれますが，種々の工学的問題に対して，どのように問題を分析し，問題に適したどのような手法を選択あるいは開発し，どのように解いたかという事例をいくつか集めてみました．
今後の教育，あるいは実務的応用の参考になれば幸いです．詳細は，パワーポイントの内容を資料として配布していますので，そちらを参考にしてください．
特別セッション
「進化計算とメタモデリングの融合と設計への応用」
『DE、PSO、･･･』など進化計算法とメタモデリング（応答局面）を活用した最適化手法が研究されています。しかし、最適化に興味はあるが、なかなかその先へ踏み込めない研究者も多いのではないかと思います。そこで、これらの手法に精通された先生方に、その手法の特徴と応用事例を簡潔に講演していただくセッションを設定しました。本セッションは、進化計算法になじみの無い方やこれから勉強をしようとしている方に対して、最適設計への糸口の提供をめざします。新たな最適化への取り組みの一助になれば幸いです。
1101 「進化計算と遺伝的アルゴリズム」：同志社大学 教授 廣安知之
本講演では、最適化アルゴリズムの分野の一つである進化計算とその代表的な手法の一つである遺伝的アルゴリズム（GeneticAlgorithm: GA）の概要を述べる。遺伝的アルゴリズムは確率的探索手法の一つであり、複数点探索であることに特徴がある。探索の特徴、アルゴリズムの設計方法、並列処理について述べた後、多目的最適化問題や人間の感性を取り扱う問題への拡張などについても述べる予定である。
1102 「群知能とParticle Swarm Optimization」：首都大学東京 教授 安田恵一郎
群知能における群は複数の個体から構成され、各個体は局所的かつ大域的な相互作用を有している。この相互作用はしばしば全体の行動・秩序の創発をもたらすことが知られており、自然界の例として蟻のコロニーや鳥・魚の群れなどが良く知られている。本講演では、群知能の知見に基づく最適化手法の一つであるParticle Swarm Optimizationを取り上げ、探索過程の解析やパラメータ設定・調整戦略を安定性解析に基づいて考察する。
1103 「メタモデリングの温故知新」：金沢大学 准教授 北山哲士
近年、様々なメタモデリング手法が提案されており、二次近似による応答曲面からガウス関数を重ね合わせた応答曲面へ移行しつつある。本講演では、代表的な応答曲面（メタモデリング）の特徴や研究動向について概説する。また、ガウス分布関数を用いた応答曲面について、注意すべきパラメータの設定等について、事例を交え説明する。
1104 「メタモデリングを用いた近似最適化手法」：香川大学 教授 荒川雅生
本講演では、近年さまざまな提案がされているメタモデリングを用いた近似最適化手法として、ガウス分布関数を基底関数とした手法の解説と、簡単な比較検討を行う。基本的な性格を抑えたうえで、発展形に進む際にどのような仕組みが必要かを解説し、一例として、RBFを利用した際のケーススタディを紹介する。エクセルベースの方法をWeb上で配布を予定しているので、これを用いて具体的にベンチマーク問題への対応を解説する予定である。ソフトのダウンロードは当日配布の原稿の中に記載する予定である｡
|