@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219195, author = {小澤, 駿貴 and 木村, 晋二 and Toshiki, Ozawa and Shinji, Kimura}, book = {DAシンポジウム2022論文集}, month = {Aug}, note = {近年,組合せ最適化問題の解法として,イジングマシンあるいはそのシミュレータを導入することで高速に準最適解が得られることが期待されている.しかしながら,イジングマシンによる解法では最適解に対する解の精度は保証されず,どのように最適解へ収束するかも不明である.そこで,QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) に組合せ最適化問題をマッピングして解く場合に,最適解の周辺の解のエネルギー値の分布を示すことで大域最適解にたどり着く様子を可視化することとした.本研究では,全解探索法などで得られた最適解に対し,最適解の近傍解を最適解との 2 値変数間のハミング距離で並べて,最適解からのハミング距離の異なる解のエネルギー分布を示した., At solving combinatorial optimization problems using Ising Machines, It is known to obtain a near optimal result in short time, but its optimality is not guaranteed and the way to reach the optimal result is not clear. This manuscript discusses a visualization method of a way of changing the energy of an ising model (a QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) is used). This study deals with small scale combinatorial optimization problems for which exhaustive search method can be used. The neighborhood solutions of the optimal solution are arranged by the Hamming Distance between the binary variables from the optimal solution, and the distribution of the energy of solutions with different Hamming Distances from the optimal solution is shown.}, pages = {133--138}, publisher = {情報処理学会}, title = {イジングモデルを用いた組合せ最適化問題の解法におけるエネルギー分布について}, volume = {2022}, year = {2022} }