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  1. 研究報告
  2. 組込みシステム(EMB)
  3. 2023
  4. 2023-EMB-062

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225535
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225535
dbed1bf2-75d3-4293-b865-f1fb0e31ef69
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EMB23062028.pdf IPSJ-EMB23062028.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
EMB:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-03-16
タイトル
タイトル 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
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 深層学習
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
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者名 額見, 怜央

× 額見, 怜央

額見, 怜央

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安戸, 僚汰

× 安戸, 僚汰

安戸, 僚汰

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高木, 直史

× 高木, 直史

高木, 直史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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Δ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.結果として学習時の QUBO 行列サイズに制限されることなく,学習済みモデルは greedy に行動したときに到達した局所的最適解を数% 向上した精度で最適化を図ることができた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12149313
書誌情報 研究報告組込みシステム(EMB)

巻 2023-EMB-62, 号 28, p. 1-5, 発行日 2023-03-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-868X
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
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Ver.1 2025-01-19 12:46:39.601945
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