用語集

粒子群最適化（Particle Swarm Optimization）

粒子群最適化（Particle Swarm Optimization、PSO）は、鳥の群れや魚の群れが環境の中で最適な場所を探す様子にヒントを得て開発された最適化手法です。このページでは、粒子群最適化の基本的な理論や手法についてご紹介します。

データマイニング(Data Mining)

データマイニングは、膨大なデータから有益な情報を抽出する技術です。このページでは、CAE解析におけるデータマイニングのプロセスに焦点を当てて解説します。

品質工学（タグチメソッド）

日本の製造現場では、
「開発部門の設計に従って製造しても期待した性能を発揮しない。」
「試作品を作って十分な試験を行ったのに、リリース後に不具合が生じる。」
「寿命試験の想定より、はるかに短い期間で不具合が生じる。」など、開発期間の長期化、品質トラブルといった問題がしばしば発生します。これらは、その製品を成り立たせている機能の安定性（ロバスト性）のなさが原因です。
このような問題を事前の評価で防止する手法が品質工学（タグチメソッド）です。

このページでは、品質工学に関連する手法などについて解説します。

ロバスト性・信頼性解析(Robustness/Reliability analysis)

ロバスト性は、予期せぬ環境変化や製造上のばらつきに対しても、製品が一定の性能を保持する能力を指し、製品品質向上のためには欠かせない概念です。このページでは、ロバスト性・信頼性解析の意味を把握した上で、それぞれの手法を紹介します。

多目的最適化 (Multi-objective optimization)

多目的最適化は、複数の目的を同時に最適化しようとする最適化手法です。一般的な最適化問題とは異なり、多目的最適化では一つの解だけでなく、異なる目的間のトレードオフを考慮した多くの「良い」解を見つけ出します。本ページでは、代表的な多目的最適化手法を分かりやすく紹介します。

単目的最適化（Single Objective Optimization）

単目的最適化とは単一の目的関数を最適化する手法です。それに対し、競合する複数の目的関数を同時に最適化する手法を多目的最適化と呼びます。
このページでは、単目的最適化の概要、単目的最適化の各手法についてご紹介します。

応答曲面法（Response Surface Method：RSM）とは

実験計画法などにより得られたサンプリング結果から、さらに有用な情報を抽出するためには、応答曲面法を用いてモデルを作成します。このページでは応答曲面法の概要や応答曲面法のさまざまな手法についてご紹介します。

実験計画法（Design of Experiments：DOE）とは

実験計画法とは、少ない実験（シミュレーション）回数から精度の良い結果の情報を、効率良く取り出すための実験配置が計画された手法です。
このページでは実験計画法の概要や実験計画法のさまざまな手法について紹介します。