| 講演名 | 2023-03-24 深層強化学習を用いた発見的二次無制約二値最適化ソルバーの学習 額見 怜央(京大), 安戸 僚汰(京大), 高木 直史(京大), |
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| 抄録(和) | 近年,深層強化学習を用いた組合せ最適化問題に関する探究的なアプローチにより，新たなアルゴリズムの発見が研究されている．本研究では多くの組合せ最適化問題を等価に統一した形で変換でき，変換前の問題の種類に関わらず無制約で目的関数の最小化を図ることが特徴となる二次無制約二値最適化問題(Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO)に変換された組合せ最適化問題における深層強化学習の活用を行うことを提案する.提案手法は既存の$Delta$ベースのフリップポリシーを深層強化学習に置き換える.環境とのインタラクションにより自ら試行錯誤し，取るべき行動を選択するための方策を自分で学んでいくエージェントの学習により，本問題を深層強化学習の枠組みにおいて長期的な報酬を最大化し，QUBOを効率的に解くAIによるアルゴリズム設計手法を発見できるかどうかの調査と評価を行った． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 組合せ最適化問題 / QUBO / イジングマシン / 深層強化学習 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | CPSY2022-46,DC2022-105 |
| 発行日 | 2023-03-16 (CPSY, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC / CPSY / IPSJ-SLDM / IPSJ-EMB / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2023/3/23(から3日開催) |
| 開催地（和） | 天城町防災センター（徳之島） |
| 開催地（英） | Amagi Town Disaster Prevention Center (Tokunoshima) |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2023 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 土屋 達弘(阪大) / 鯉渕 道紘(NII) / 越智 裕之(立命館大) / / 津邑 公暁(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Tatsuhiro Tsuchiya(Osaka Univ.) / Michihiro Koibuchi(NII) / Hiroyuki Ochi(Ritsumeikan Univ.) / / Hiroshi Inoue(Nagoya Institute of Technology) |
| 副委員長氏名（和） | 細川 利典(日大) / 中島 耕太(富士通研) / 津邑 公暁(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Toshinori Hosokawa(Nihon Univ.) / Kota Nakajima(Fujitsu Lab.) / Tomoaki Tsumura(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) / 井口 寧(北陸先端大) / 小川 周吾(日立) / 川村 一志(東工大) / 今川 隆司(明大) / 細田 浩希(ソニーセミコンダクタソリューションズ) / 田中 勇気(日立) / / 今村 智史(富士通) / 谷本 輝夫(九大) / 新田 高庸(会津大) / 八巻 隼人(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) / Yasushi Inoguchi(JAIST) / Shugo Ogawa(Hitachi) / Kazushi Kawamura(Tokyo Inst. of Tech.) / Takashi Imagawa(Meiji Univ.) / Hiroki Hosoda(Sony Semiconductor Solutions) / Yuki Tanaka(HITACHI) / / Satoshi Imamura(Fujitsu) / Teruo Tanimoto(Kyushu Univ.) / Koyo Nitta(Univ. of Aizu) / Hayato Yamaki(Univ. of Electro-Communications) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 小林 諒平(筑波大) / 宮島 敬明(明大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Ryohei Kobayashi(Tsukuba Univ.) / Takaaki Miyajima(Meiji Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Dependable Computing / Technical Committee on Computer Systems / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology / Special Interest Group on Embedded Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | 深層強化学習を用いた発見的二次無制約二値最適化ソルバーの学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 組合せ最適化問題 |
| キーワード(2)（和/英） | QUBO |
| キーワード(3)（和/英） | イジングマシン |
| キーワード(4)（和/英） | 深層強化学習 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 額見 怜央 / Reo Gakumi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 安戸 僚汰 / Ryota Yasudo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 高木 直史 / Naofumi Takagi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-24 |
| 資料番号 | CPSY2022-46,DC2022-105 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CPSY-451,DC-452 |
| ページ範囲 | pp.72-76(CPSY), pp.72-76(DC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-03-16 (CPSY, DC) |