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アイテム
イジングマシンを用いた講師割当問題の解法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225020
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2250201b388c5a-8cc5-44db-a479-2aa11d19cfaa
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-QS23008001.pdf (2.1 MB)
2025年3月6日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, QS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2023-03-06 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | イジングマシンを用いた講師割当問題の解法 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 早稲田大学基幹理工学部情報理工学科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻 | ||||||||||||||
| 著者名 |
富田, 空
× 富田, 空
× 吉村, 友和
× 白井, 達彦
× 戸川, 望
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | イジングマシンは，イジングモデルや Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) の基底状態探索を組合せ最適化問題の求解に応用したコンピュータであり，組合せ最適化問題を高速に求解することが期待されている．講師割当問題とは，個別指導型の学習塾において講師を生徒に割り当てる問題であり，組合せ最適化問題として定式化されるが，講師数や生徒数が増加すると組合せの総数が指数的に増加し，短時間で高精度な解を得るのが困難となる．本稿では，講師割当問題を効率よく QUBO にマッピングする手法を提案する．さらに，マッピングされた QUBO が最小値をとるとき，講師割当問題の最適解を与えることを理論的に証明する．実験の結果，Simulated Annealing (SA) による講師割当問題の求解に比較して，イジングマシンにより講師割当問題を求解すると短時間で高精度な解を得ることを確認した． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA12894105 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告量子ソフトウェア（QS） 巻 2023-QS-8, 号 1, p. 1-9, 発行日 2023-03-06 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2435-6492 | |||||||||||||
| Notice | ||||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
