科学技術と共に歩む

１．最適化の基礎
　1.1　片持梁の断面形状最適化
　1.2　トラスの位相最適化
　1.3　最適設計問題と位相最適化問題
　1.4　組合せ最適化問題

２．遺伝的アルゴリズム
　2.1　遺伝的アルゴリズムの基礎
　　2.1.1　遺伝的アルゴリズムとは
　　2.1.2　遺伝的アルゴリズムは他の方法とどこが違うのか
　　2.1.3　単純遺伝的アルゴリズム
　　2.1.4　まとめ
　2.2　トラスの位相最適化問題
　2.3　基本要素を遺伝子としたトラスの位相最適化
　　2.3.1　平面トラスの位相決定
　　2.3.2　平面トラスの位相・寸法決定
　　2.3.3　三次元トラス構造物の形態創生
　2.4　組立て手順の最適化
　　2.4.1　トラスの組立て手順と仮設支持
　　2.4.2　組立て手順のコーディング
　　2.4.3　交叉
　　2.4.4　突然変異
　　2.4.5　仮設支持の数を最小とする問題
　　2.4.6　仮設反力を最小とする問題
　2.5　免疫アルゴリズムによる最適化
　　2.5.1　生体の免疫機構と免疫アルゴリズム
　　2.5.2　免疫アルゴリズムの計算手順
　　2.5.3　解析モデル
　　2.5.4　抗体遺伝子のコーディング
　　2.5.5　IAとSGAによる解析結果の比較
　　2.5.6　免疫アルゴリズムの特徴と今後

３．シミュレーテッドアニーリング
　3.1　局所探索法
　　3.1.1　降下法
　　3.1.2　局所最適解への捕捉
　3.2　シミュレーテッドアニーリングの基礎
　　3.2.1　焼なまし過程の模擬
　　3.2.2　基本的考え方
　　3.2.3　アルゴリズム
　　3.2.4　温度管理スケジュール
　　3.2.5　プログラムの作成方針
　　3.2.6　近傍解の生成方法
　　3.2.7　連続変数問題の近傍解
　3.3　シミュレーテッドアニーリングによるトラスの位相最適化
　　3.3.1　グランドストラクチャからの部材除去による位相最適化
　　3.3.2　形状構成則を用いた位相最適化
　　3.3.3　連続的位相変化モデルを用いた位相最適化
　　3.3.4　位相変化モデルの立体トラスへの拡張
　　3.3.5　温度管理が最適化に及ぼす影響
　　3.3.6　再アニーリング法

４．セルオートマトン法
　4.1　セルオートマトン法の基礎
　　4.1.1　セルオートマトンとは
　　4.1.2　セルオートマトンの定義
　　4.1.3　一次元と二次元の簡単なCAモデルと物理現象
　　4.1.4　有限要素法とセルオートマトン法
　4.2　進化的構造最適化：ESO法
　　4.2.1　進化的構造最適化の手順
　　4.2.2　二部材フレーム構造の生成
　　4.2.3　Michellタイプ構造の生成
　4.3　平面応力問題の位相決定
　　4.3.1　セルオートマトン法による最適化手順
　　4.3.2　セルの出現・消滅に関する局所規則
　　4.3.3　最小重量問題への応用
　　4.3.4　変位制約のある問題への応用
　　4.3.5　まとめ
　4.4　拡張ESO法
　　4.4.1　敏感数の等値線
　　4.4.2　双方向進化
　　4.4.3　進化の自動化
　　4.4.4　拡張ESO法の二次元構造への適用
　　4.4.5　拡張ESO法の三次元構造への適用
　　4.4.6　まとめ
　4.5　自律分散有限要素法による構造物の形態決定
　　4.5.1　ADFEMの計算スキーム
　　4.5.2　ADFEMによるトラス構造の計算手順
　　4.5.3　三次元トラス部材による空間構造の最小重量問題
　　4.5.4　二次元連続体構造の適応的再構築問題
　　4.5.5　まとめ

付録
　A.1　トラス棒要素
　A.2　平面応力要素
　A.3　ヒューリスティックス
　　A.3.1　ヒューリスティックスの定義
　　A.3.2　メタヒューリスティックスの例

参考文献
索引