| 講演名 | 2022-12-03 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), |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Ising model / qubo formulation / discretization |
| 資料番号 | MBE2022-42,NC2022-64 |
| 発行日 | 2022-11-26 (MBE, NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2022/12/3(から1日開催) |
| 開催地（和） | 大阪電気通信大学 寝屋川キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Electro-Communication University |
| テーマ（和） | NC, ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, ME, etc. |
| 委員長氏名（和） | 堀 潤一(新潟大) / 山川 宏(東大) |
| 委員長氏名（英） | Junichi Hori(Niigata Univ.) / Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 久(近畿大) / 田中 宏和(東京都市大学) |
| 副委員長氏名（英） | Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) / Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) / 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) / Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Correlation-based discretization method of continuous variables in annealing machines |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | イジングモデル / Ising model |
| キーワード(2)（和/英） | QUBO形式 / qubo formulation |
| キーワード(3)（和/英） | 離散化 / discretization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 古江 友樹 / Yuki Furue |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 此島 真喜子 / Makiko Konoshima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 富士通株式会社(略称：富士通) Fujitsu Limited(略称：Fujitsu) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田村 泰孝 / Hirotaka Tamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | DXR Laboratory Inc.(略称：DXR Lab. Inc.) DXR Laboratory Inc.(略称：DXR Lab. Inc.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大久保 潤 / Jun Ohkubo |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-12-03 |
| 資料番号 | MBE2022-42,NC2022-64 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | MBE-291,NC-292 |
| ページ範囲 | pp.98-103(MBE), pp.98-103(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-26 (MBE, NC) |