鍛造シミュレーションの高度化－進化的計算手法と機械学習の活用

摘要

GPでは式の構造を探索することはできるが、式中の定数の値は調整できない。そこで定数の最適化手法として、ベイズ最適化（Bayesian Optimization、以下BO）に着目した。BOは未測定領域の期待値を計算することで、関数の最大値あるいは最小値を効率的に求める手法である。今回はGPによる数式の構造最適化とBOによる定数最適化を併用することで（以下、GP＋BO）、シミュレーション時に必要となる多次元データの近似式生成を試みた。