講演者

濵田 直希氏（KLab Inc.）

会場

数学研究室1（埼玉大学理工学研究科棟5階）

アブストラクト

製品設計などでは、コストと性能のように相反する複数の目的関数を最適化する多目的最適化問題が現れる。
多目的最適化問題の解集合は高次元の滑層分割集合をなし、それを効率よく計算する方法が求められる。
本講演では、強凸最適化という実用上頻出する問題クラスに対して滑層分割を具体的に求め、
その性質を利用して効率的に解集合をパラメトリック超曲面で近似する手法を紹介する。