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大林教授

私の Web サイトへようこそ! ※ホームページをリニューアルしました→NEW SITE (English page is here.) 数値流体力学と進化計算（遺伝的アルゴリズム）およびそれらの手法の航空機・流体機械設計への応用について研究しています。最近は、研究室で実験流体力学と計測融合シミュレーション(データ同化)の研究も進めています。研究テーマの具体的内容を見たい人は、研究テーマをクリックしてください。(平27.1.19) 特に多目的遺伝的アルゴリズムについて知りたい方は、MOGAをクリックしてください。SOMのデモもあります。大学院進学希望の方は、こんな本を勉強しておくと役立ちます。発表論文などを見たい人は、PDFライブラリをどうぞ。（平25.4.10）大林文庫開設（平16.3.17）：おもしろかった本を紹介します。H23.4.22以降，ブクログ大林文庫に移動しました。

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数値流体力学と進化的計算（遺伝的アルゴリズム）およびそれらの手法の航空機・流体機械設計への応用について研究しています。

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多目的最適化とデータマイニング

多目的最適化とデータマイニング大林茂（東北大） 1 はじめに単なる「最適化」では、「最適」な解を提示したところで作業が終了するように思える。しかし、設計作業としては、ただ 1 つの解を持っていても役に立たない。設計の各段階において、各分野とのすり合わせで様々なトレードオフが発生するため、設計空間の中で他の設計候補を常に用意していなければならない。そこで本研究では、多目的最適化によるトレードオフ情報の効率的な提示により、設計空間の構造を俯瞰的に可視化することで、設計者が設計候補を容易に選択できる方法を提案する。このアルゴリズムは、実験計画法、応答曲面法、多目的最適化、統計手法、データマイニング手法などからなり、Fig.1 のようにまとめることができる[1]。従来、このように可視化までを含んだ設計知識の抽出・提示に対して、統一的な呼称はなかった。そこで本研究では

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http://www.ifs.tohoku.ac.jp/edge/publications/2005kaken-rev.pdf

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�橡�ｊｔｔｃ２.PDF

1 ( ) 1 GA GA GA GA – MOGA (Multiple-Objective Genetic Algorithm) – GA GA GA MOGA GA GA MOGA GA GA 3.1 MOGA i x j x ( ) q f f f , , , 2 1 L = f i x j x j x ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) j q i q j i j i f f f f f f x x x x x x ≤ ∧ ∧ ≤ ∧ ≤ L 2 2 1 1 ( ) ( ) j i x f x f ≠ (24) (24) j x i x j x j x MOGA [9] ( 15) t t i p i x i x ( ) t i i p + =1 t , rank x (25) 1 15 MOGA [3] ) F( i x ) ( F i x ′ ∑ = ′ j j i

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