最適化デザイン

平成27年度シラバス授業計画
最適化デザイン(Optimization Design)
担当教員名
学科・専攻, 科目詳細
学科のカリキュラム表
史鳳輝
機械・電子システム工学専攻 2年後期 2単位講義
専門科目専門展開科目選択Ｂ共生システム工学の科目構成表専門工学科目専門応用系
共生システム工学
D-2(20%) F-1(20%) H-1(60%)
学習・教育目標
JABEE基準1(1)
(c)(d)(e)
機械システムに対する高性能化の要求に伴い，最適化（広い分野が対象）及
び最適設計（設計分野が対象）は各分野において盛んに利用されている．コ
ンピュータのさらなる発達に伴い，最適化及び最適設計の重要度は今後ます
ます増加する見込みである．
科目の概要
本科目では，最適化・最適設計の概念、最適化・最適設計のプロセス，最
適化の手法について学ぶ．また，各種機械システムについて最適設計の具体
例を学ぶ．実施されるスモールテストにより知識を確実なものにする．
山川宏『最適化デザイン』[培風館]
テキスト(参考文献)
本科目は，授業で保証する学習時間と，予習・復習及び課題レポート作成に
必要な標準的な自己学習時間の総計が，90時間に相当する学習内容である．
履修上の注意
科目の達成目標
(1)最適化・最適設計に関する知識・方法を理解し、習得できる。(H-1）
(2)線形計画最適化、非線形計画最適化手法の基本数学式を理解し、計算で
きる。（D-2）
(3)多目的最適化の考え方と数学式の理解し、理解できる。（D-2）
(4)遺伝的アルゴリズムの最適設計の原理を説明し、実践できる。（F-1）、
（H-1）
(5)最適設計の例として、歯車の最適設計を行い、実際の最適化応用できる
。（D-2，F-1）
目標を達成するためには，予習や復習を怠らないこと．また，与えられた演
習課題をスケジュール通りにこなし，効率的な学習を進めること．
自己学習
合格の対象としない欠席条件(割合)
1/3以上の欠課
定期試験(40%)，レポート・復習テスト(60%)で評価し,評価が60%以上に達成
したものを合格とする.
目標達成度(成績)
の評価方法と基準
連絡先
[email protected]
授業の計画・内容
第1週
最適化概念・用語
最適設計，最適化問題・最適設計問題の例を学ぶ．
第2週
線形計画最適化（１）
線形最適化問題の概要及び定式化方法
第3週
線形計画最適化（２）
シンプレックス法とその適用例
第4週
線形計画最適化（3）
線形計画最適化の問題演習
第5週
非線形計画最適化（１）
非線形最適化問題の概要および最適化手法.
SUMT，直線上の最小化手法及びPowellの共役方向法などを学ぶ．
第6週
非線形計画最適化（2）
制約条件なしの最適化手法
第7週
非線形計画最適化（3）
制約条件付きの最適化手法
第8週
最適設計問題（１）
最適設計問題の工学設計例を取上げ，変数変換を学ぶ．
第9週
最適設計問題（２）
最適設計のモデル化，定式化，前処理，最適化計算プログラムおよび最適化結果の検討を学ぶ．
第10週多目的最適化（１）
多目的最適化の方法の重み付け法を学ぶ．
第11週多目的最適化（２）
多目的最適化の方法のε制約法を学ぶ．
第12週遺伝的アルゴリズム(GA)（１）
遺伝的アルゴリズムの概要および最適解探索プログラムの内容を学ぶ．
第13週遺伝的アルゴリズム(GA)（２）
遺伝的アルゴリズムの応用および適用例
第14週 Optimization Toolbox（ Matlab）による最適化方法
Optimization Toolbox（ Matlab）による最適化・最適設計方法を学ぶ．
第15週まとめ・評価
本講義で学んだ内容を要約し，復習する．
期末試験

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