深層学習を援用した多数目的トポロジー最適化法の検討

摘要

本研究では，進化計算を用いた多数目的のトポロジー最rn適化法の評価回数を削減する方法として，深層学習を援用rnした最適化法について検討した。提案した方法を3 目的のrn磁気シールド問題に対して適用することで，評価回数を削rn減しつつ，従来検討例とほぼ同様の結果が得られることをrn確認し，提案法の有効性を示した。rn今後の課題としては，より計算負荷の重い問題に対してrn本手法を適用すること，また，結果を効果的に可視化するrn方法や，得られた解群から意味の解釈を補助する手法の検rn討があげられる。