講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-12-03 16:40
アニーリングマシンにおける相関に基づく連続変数の離散化手法 ○古江友樹(埼玉大)・此島真喜子(富士通)・田村泰孝(DXR Lab. Inc.)・大久保 潤(埼玉大) MBE2022-42 NC2022-64 |
抄録 |
(和) |
近年,組合せ最適化問題を解くために特化したアニーリング専用ハードウェアの開発が進められ,実際に サービス提供もされている.しかし,専用ハードウェアの入力形式は QUBO 形式であり,二値変数しか扱えないとい う制限がある.そのため連続変数の問題に対しては離散化が必要となるが,ハードウェアの制約から利用できる二値 変数に限りがある.先行研究で使われている素朴な二進展開は多くの二値変数を必要とするため,二値変数の削減が 求められている.本研究では,連続変数の相関を利用した離散化手法を提案する.本提案により,解の性能を大きく 下げることなく二値変数の削減が可能であることを数値的に示す. |
(英) |
Recently, annealing hardware specialized to combinatorial optimization problems has been developed, and there are some services employing some of them. However, the specialized hardware has a restriction; it can only use binary variables because its input format is the quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) formulation. Therefore, discretization is necessary to solve problems with continuous variables. However, there is a severe constraint on the number of binary variables in the specialized hardware. Since the simple binary expansion in the previous research requires many binary variables, we need to reduce the number of binary variables due to hardware constraints. In this research, we propose a discretization method using the correlation of continuous variables. We numerically show that the proposed method reduced the number of binary variables without significantly degrading the performance of the result. |
キーワード |
(和) |
イジングモデル / QUBO形式 / 離散化 / / / / / |
(英) |
Ising model / qubo formulation / discretization / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 292, NC2022-64, pp. 98-103, 2022年12月. |
資料番号 |
NC2022-64 |
発行日 |
2022-11-26 (MBE, NC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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MBE2022-42 NC2022-64 |
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