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  1. 紀要
  2. 甲南大学紀要.知能情報学編
  3. Vol. 17 (2024)
  4. No.1

CVRPに対する量子アニーリング方式の決定変数削減

https://doi.org/10.14990/0002000465
https://doi.org/10.14990/0002000465
76f9f01e-e9db-4b16-a111-9bc949903b8c
名前 / ファイル ライセンス アクション
K04838.pdf K04838.pdf
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-07-31
タイトル
タイトル CVRPに対する量子アニーリング方式の決定変数削減
言語 ja
言語
言語 jpn
キーワード
主題 量子コンピューティング
キーワード
主題 組合せ最適化
キーワード
主題 イジングモデル
キーワード
主題 QUBO
資源タイプ
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.14990/0002000465
ID登録タイプ JaLC
アクセス権
アクセス権 open access
著者 若谷, 彰良

× 若谷, 彰良

WEKO 2041
e-Rad 60330403

en WAKATANI, Akiyoshi

ja 若谷, 彰良

ja-Kana ワカタニ, アキヨシ

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 量子コンピューティングの方式のひとつとして量子アニーリング方式が注目され, 組合せ最適化問題へ実用的な利用が進んでいる, 量子アニーリングはイジングモデル上のスピングラス問題を
解くものであるが, 昨今は, その手法を起源としたデジタルマシンも多く考案され, 本稿で用いたGPUベースのFixstars Amplify Annealing Engineもその一つである. 本稿では, 組合せ最適化問題の一つである容量制約つき運搬経路問題に対して, 最適解探索に用いる決定変数を削減するための2個の手法で実装し, 性能を評価した. ルート数を考慮して決定変数を削減する場合に, 決定変数の一部の値を固定化して削減する方法と決定変数の生成自体を削減する方法を評価し, 前者の方法は決定変数削減による高速化の効果は限定的であるが, 後者の方法は, 訪問都市数に依存するものの,概ね2倍程度の高速化が達成できた.
書誌情報 ja : 甲南大学紀要.知能情報学編
en : Memoirs of Konan University. Intelligence & Informatics Series

巻 17, 号 1, p. 1-10, 発行日 2024-07-31
出版者
出版者 甲南大学知能情報学部
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 27585425
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12335282
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2024-07-31 09:01:30.245698
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