@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02001247,
 author = {羽生,達郎 and 森下,誠 and 水木,直也 and 片桐,孝洋 and 椋木,大地 and 河合,直聡 and 星野,哲也 and 永井,亨},
 issue = {37},
 month = {Mar},
 note = {近年，組合せ最適化問題を解くためのコンピューティングモデルであるコヒーレントイジングマシン(CIM)において，Chaotic Amplitude Control(CACm)アルゴリズム導入することで，高精度な求解が期待されている．しかし，CACには多数のハイパパラメタがあり，その調整が解の性能に大きな影響を与える．そこで本研究では，CIMにおいてCACmを採用したCIM-CACmアルゴリズムのハイパパラメタ探索において，ベイズ最適化の効率を高める探索手法2種（提案法A，提案法Bと呼ぶ）を提案し，性能評価を行った．ここで提案法Aは，探索の総試行回数を一定とするが，ハイパパラメタ間の影響を無視し逐次的に最適化する．一方，提案法Bでは，パラメタの初期評価を導入して優先順位付けされたパラメタ集合を基に，提案法Aを適用する．名古屋大学のスーパーコンピュータ「不老」クラウドシステムを用い，Wishart planted instancesを扱う問題に対するTime to Solution(TTS)を評価指標としたベンチマークを採用した性能評価を行った．性能評価の結果，知られている最良となるハイパパラメタを用いた場合に対するTTSをベースラインとした場合において，提案法Aは最大1.47倍，提案法Bは最大1.65倍の性能向上を達成した．},
 title = {コヒーレントイジングマシンの性能パラメタ最適化のための探索アルゴリズム選択可能な手法の提案},
 year = {2025}
}