ジェネレーティブ デザイン スタディを定義するときに、必要に応じて生成の設定を変更できます。
通常、代替デザインの生成には既定の設定で十分です。
アクセス: スタディ作成のワークフローでは、スタディ タイプを選択すると[スタディを定義]ダイアログが表示されます。方法を選択します。ダイアログの[生成の設定]セクションに移動し、必要に応じて展開します。
このトピックの内容
人員のサイズ
この設定は、スタディ方法が[最適化]の場合にのみ適用されます。
遺伝的アルゴリズムは、選択が行われた最初の生成から始まります。生成結果はそれぞれが設計問題のソリューションになる可能性があります。各生成結果には、設計を発展させるための固有の機能セットがあります。
スタディに対して確実に最適なソリューションを見つけられるようにするには、次のヒントを参考にしてください。
- 少なくとも一部の遺伝子に変数値を持たせる必要があります。
- 人員のサイズは十分なサイズにする必要があります。十分なサイズとは、プロジェクト、遺伝子の量、変数値の範囲によって決まります。目安としては、人員のサイズを少なくとも入力数の 3 倍に設定します。
- 成果が回答に向けて収束しない場合は、人員のサイズを大きくしてみてください。
「ジェネレーティブ デザイン解説書: 初期化フェーズ(英語)」を参照してください。
生成数
この設定は、スタディ方法が[最適化]の場合にのみ適用されます。
遺伝的アルゴリズムは、人口に基づく最適化です。人口に基づくアプローチでは、候補となる複数のソリューションが維持および改善され、多くの場合、人口特性を使用することで検索を行います。遺伝的アルゴリズムで処理される最適化の各ラウンドは、生成と呼ばれます。生成値を 40 に設定すると、40 個の設計の人口ごとに、淘汰、クロスオーバー、変異のプロセスが 40 回発生します。(Wikipedia も参照してください。)
たとえば、 ジェネレーティブデザインで 30 回生成を行うように設定すると、次の 1 つまたは複数の条件に達するまで、最適化プロセスが繰り返されます。
- 生成の固定数に達した。
- 最高ランクのソリューションの適性が安定状態に達したため、連続して反復してもこれ以上適切な結果が生成されない。
- 手動でプロセスを停止した。
結果の数
この設定は、スタディの方法が[ランダム]または[類似を生成]の場合に適用されます。
結果(代替デザイン)はいくつ生成しますか?
成果の数が多いほどより広範囲の代替案セットを検討できますが、完了までに時間がかかるようになります。成果の数が少なければ迅速に生成されますが、十分な数の代替案を検討できなくなります。
シード
この設定は、スタディの方法が[最適化]または[ランダム]または[類似を生成]の場合に適用されます。
シードは、アルゴリズムの開始点となる値です。同じシードを保持してから同じ入力を使用して別の実行を行った場合は、同じ成果が得られるはずです。 シードを変更すると、異なった結果が得られます。
成果を生成する際に、何個の開始点(シード)を使用しますか?
詳細については、「ジェネレーティブ デザイン解説書: 遺伝的アルゴリズム(英語)」を参照してください。
遺伝的アルゴリズムについて
ジェネレーティブデザインは、NSGA-II 最適化アルゴリズム(遺伝的アルゴリズムの一種)を使用します。遺伝的アルゴリズムは一般的に、変異、クロスオーバー、淘汰などの生物学から着想を得た演算子を頼りに、最適化や検索の問題に対して高品質なソリューションを生成することができます。「ジェネレーティブ デザイン解説書: 遺伝的アルゴリズムとは(英語)」を参照してください。