出版社内容情報
本書は，工学系の学部生・大学院生やエンジニアを対象に，最適化手法や最適設計法およびその応用事例をわかりやすく解説した書籍である。
最適設計の基礎用語や定式化からはじまり，非線形計画法の代表的な手法について，アルゴリズムを理解するため，手計算程度でできる例を交えて解説している。多目的最適化では，基礎となる考え方や用語、各手法の特徴，トレードオフ分析などについて，数理的な側面から例題をまじえて丁寧に解説している。また，大域的最適化や応答曲面を用いた逐次近似最適化についても例を交え，解説している。特に，逐次近似最適化を用いた最適設計法は，近年のコンピュータシミュレーションを活用した最適設計を進める上で，非常に重要な役割をしており，細かなパラメータの設定や計算上の注意点について詳述し，VBAによるサンプルコードも部分的に記載している。
機械学習を活用した最適設計法の応用事例として，ものづくり分野の中でも特に，薄板成形とプラスチック射出成形を対象に，シミュレーションと検証実験結果も含んだ多くの事例が紹介している。逐次近似最適化を中心とした各種最適化の関係性が体系的に整理され，「機械学習を活用した最適設計法」の入門的な内容から応用事例まで幅広くカバーされており，学生や研究者，エンジニアにとって最適設計法の理論と応用を理解するために最適な一冊である。
目次
第１章 機械学習と最適設計
第２章 最適設計の基礎
第３章 非線形計画法
第４章 多目的最適化
第５章 大域的最適化
第６章 応答曲面と逐次近似最適化
第７章 機械学習を活用した最適設計法の実践に向けて
第８章 薄板成形における可変ブランクホルダー力の最適軌道設計
第９章 プラスチック射出成形におけるプロセスパラメータの最適化
付録 サンプルコード
著者等紹介
北山哲士［キタヤマサトシ］
１９９７年早稲田大学理工学部機械工学科卒業。１９９９年早稲田大学大学院理工学研究科機械工学専攻修士課程修了。２００２年金沢大学工学部助手。早稲田大学大学院理工学研究科機械工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。２００５年金沢大学大学院自然科学研究科講師。２００９年金沢大学理工研究域機械工学系准教授。２０１５年金沢大学理工研究域機械工学系教授。２０１９年金沢大学設計製造技術研究所設置に伴い、同研究所教授。専攻は最適設計、設計工学、材料力学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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