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  1. 研究報告
  2. 量子ソフトウェア(QS)
  3. 2024
  4. 2024-QS-012

整数・実数最適化問題のブラックボックス最適化における適切なFactorization Machine Annealingの実行のための関数平滑化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235061
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235061
b762f768-ba0b-4c79-9639-1d5ef0b28938
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-QS24012014.pdf IPSJ-QS24012014.pdf (824.8 kB)
 2026年6月20日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, QS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-20
タイトル
タイトル 整数・実数最適化問題のブラックボックス最適化における適切なFactorization Machine Annealingの実行のための関数平滑化
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
産業技術総合研究所
著者所属
産業技術総合研究所
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial and Science Technology
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial and Science Technology
著者名 遠藤, 克浩

× 遠藤, 克浩

遠藤, 克浩

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高橋, 和義

× 高橋, 和義

高橋, 和義

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 実験やシミュレーションといった直接的な解析が難しい対象の組み合わせ最適化を行いたい場合,既知の評価値をもとに探索を進めるブラックボックス最適化手法が有効である.近年,組み合わせ最適化を効率的に実行できる量子アニーリングマシンを用いてブラックボックス最適化を実行する Factorization Machine Annealing 法が提案された.本研究では,整数または実数を決定変数とする最適化問題について,Factorization Machine Annealing 法を適用する場合,学習する関数を適切に平滑化することが重要であることを明らかにした.
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 2024-QS-12, 号 14, p. 1-6, 発行日 2024-06-20
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
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Ver.1 2025-01-19 09:37:14.057953
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