このセミナーでは、進化計算による多目的最適化の基礎とその応用技術を紹介します。
　多目的最適化は、品質とコストのように相反する複数の目的関数を考慮しなければならず、産業応用や意思決定における重要課題です。
　進化計算は生物の遺伝と進化の過程を模倣して構築された、たくましい解探索の手法です。進化計算は多数の目的関数と設計変数を含む複雑な最適化問題を効果的かつ効率良く解決します。
　このセミナーでは、効果的な多目的進化アルゴリズムを設計するための主なアプローチを紹介します。さらに、目的関数の数を4以上に増やすことの影響を説明し、多数目的最適化のための効果的なアルゴリズムを解説します。
　また、多目的進化計算の様々な実世界応用を紹介し、最後に進化的計算の分野における進行中の研究について論じます。

1. 進化計算
   1. 進化型アルゴリズムの特徴
   2. 進化型アルゴリズムのプロセス
2. 多目的最適化
   1. 多目的最適化問題の定義
   2. パレート最適解
   3. トラディショナル多目的最適化手法
      1. 重み係数法
      2. 制約法
      3. 辞書式配列法
3. 進化計算による多目的最適化
   1. 多目的進化型アルゴリズムの特徴
   2. 多目的進化型アルゴリズムのプロセス
   3. 得られた非劣解集合に関する評価方法
4. 多目的進化型アルゴリズムの分類
   1. パレートに基づくアプローチ
   2. パレート拡張に基づくアプローチ
   3. Indicatorに基づくアプローチ
   4. 分解に基づくアプローチ
5. 進化計算による多数目的最適化
   1. 目的関数の数を増やすことの影響
   2. 多数目的進化型アルゴリズムの分類
6. 応用
   1. 実際問題の特徴
   2. 化学構造最適化
   3. サステナブル交通・移動システムの設計
   4. 配水ネットワークの多数目的最適化
   5. スマートグリッド
   6. タイヤ設計
   7. 探査機軌道設計
   8. ニューラルネットワークの設計
7. 進行中の研究
   1. 多目的近似モデルを組み合わせる
   2. 大希望最適化
   3. モデルベースの最適化 (機械学習を導入した最適化)
   4. ランドスケープ解析とアルゴリズム選択
• 質疑応答・名刺交換