機械学習を併用した進化型アルゴリズムを用いた電磁機器のトポロジー最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC6-6

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Topology Optimization of Electromagnetic Devices Using Evolutionary Algorithm with Machine Learning

著者名: 渡邊 浩太(室蘭工業大学)

著者名(英語): Kota Watanabe()

要約(日本語): トポロジー最適化は自由な形状変形を許容することで，画期的な最適形状を探索することができる反面，形状探索に膨大な時間を要する。進化型最適化手法の代表的手法である遺伝的アルゴリズム等を用いてトポロジー最適化を行うと，この探索に時間を要するため，実問題への応用の妨げとなっている。このような進化型計算では，多くの試行を重ねることで最適解を探索していくが，その探索過程で試行した形状とその形状に対する目的関数値を機械学習によって学習させる。そうすることで，新規形状の目的関数値を学習により推測ができるようになると期待される。最適計算において，目的関数値の算出に最も時間を要するので，機械学習によってこの算出を省略できるようになれば，最適計算に要する時間を短縮できると期待される。本研究では，電磁機器のトポロジー最適化に機械学習を利用することで計算時間の短縮を図る。

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