【はじめての最適化】多目的最適化の実行プロセス
皆さま、こんにちは。
IDAJの清水です。
＜本コンテンツは連載形式でご紹介しています。●がついている記事が、このページでご紹介している内容です。＞
【はじめての最適化】modeFRONTIERを使った多目的最適化（その1）
【はじめての最適化】modeFRONTIERを使った多目的最適化（その2）
【はじめての最適化】最適化だけじゃない！応答曲面機能（その1）
【はじめての最適化】最適化だけじゃない！応答曲面機能（その2）
【はじめての最適化】最適化だけじゃない！応答曲面機能（その3）
～自動化・最適化をはじめる前に知っておくこと～（4）
今回は、多目的最適化の実行プロセスのイメージをご紹介します。
前回お話いたしましたが、多目的最適化なのか、単目的最適化なのかにかかわらず、最適化ではまず実験計画法などによって、サンプリングした初期デザインを自動実行して計算結果を得ます。
次に、初期デザインの計算結果から、基本的には目的関数の値を改善するような次のデザインを最適化アルゴリズムが決定し、解析を自動実行します。その解析結果を参照し、次のデザインを決定します。このようにして、デザインの決定と解析の自動実行が繰り返されるわけです。
指定した回数の計算が終了すると、得られたデザイン群の中からパレート解が決定されます。
代表的な最適化アルゴリズムとしては、「遺伝的アルゴリズム」や「焼きなまし法」といったものがありますが、modeFRONTIERには、様々な用途に対応した最適化アルゴリズムが多数備わっています。
なお、最適化を実施していく上では、必ずしもこの最適化アルゴリズム自体を理解する必要はありません。特徴を把握しておくだけで十分ですよ。
続いて、得られたパレート最適解の中から、選好解を選択します。
目的関数が2つであれば、2次元の散布図のプロットから、視覚的に選択することもできますが、目的関数が多数ある場合や、入力変数の値も選択基準に含めたい場合には、多次元解析チャートを用いて、解の絞込みを行う選択方法が一般的です。
多次元解析チャートでは、図の折れ線１つ１つが、デザインを表しており、構成している軸で、各変数の値を表します。
マウスで、各変数の軸上で値の範囲を絞り込むと、範囲外のデザインを非表示化できるため、最終的に自分の要求を満たす1つのデザインに絞り込むことで選好解を選択することができます。
続きはこちら ⇒ 【はじめての最適化】多目的最適化が選ばれる理由
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追記・更新：2022年8月29日
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