最適化とは、解析モデルの設計パラメータ（設計変数）を自動的に調整しながら解析を繰り返し実行し、設定した性能値（目的関数）を最大化または最小化する最適な設計条件を探索する手法のことを指します。
Ansys Lumericalには、最適化機能が搭載されておりGUI上から簡単に最適化を実施可能です。最適化する設計変数の範囲と評価に使用する目的関数を設定することで、ソフトウェアが自動で「設計変数の更新→解析→目的関数の評価→次の条件探索」を繰り返し、目標性能を満たす最適なパラメータを効率的に探索します。
なお、Lumericalでは2026R1.3時点で、目的関数が一つである単目的最適化のみに対応し、使用可能な最適化アルゴリズムは群知能の一種である粒子群最適化： PSO（Particle Swarm Optimization）のみとなります。
図１：最適化の基本的なフロー
図２：Lumericalにおいて最適化機能を使用する方法
最適化時にはGUI上で目的関数の推移をリアルタイムに確認可能です。また、完了後には元のシミュレーションファイルと同じフォルダに、ベストソリューション（=目的関数が最も良い）ファイルが自動作成されますので、モデルや種々の解析結果を容易に確認できます。
図３：目的関数の推移
図４：ベストソリューションファイル