APPLICATION OF NEURAL NETWORKS TO MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION
Susumu Saitou, Ken'ichirou Horii, Teruhiko Yoda · Doboku Gakkai Ronbunshu · 1996
実際の設計や計画における最適化問題では, 設計条件・設計変数や制約関数・目的関数の一部が定性的データであったり, 両者が定量的であってもその関係が数式によって陽に表現できないことなどがある. このような場合の最適化手法として, ニューラルネットワークの応用が有効である. 本研究では, まずニューラルネットワークを応用した最適化手法が, 従来の数理的最適化法に代わり得るものであることを, 構造最適設計の例によって示す. その後, 数理的最適化法では最適化が難しい問題も, ニューラルネットワークによって最適化が容易になることを, コンクリートの配合最適設計の例によって明らかにする.