@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00235061,
 author = {遠藤, 克浩 and 高橋, 和義},
 issue = {14},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}