@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00235063,
 author = {小此木, 大輝 and 神保, 聡 and Thiem, Van Chu and 本村, 真人 and 川村, 一志},
 issue = {16},
 month = {Jun},
 note = {ドローンや無人トラクターを活用するスマート農業では，導入コストの高い農機具を複数の作業地域で共用する需要がある．その際，移動と農作業のスケジュールを最適化する「農機シェアリング問題」を効率的に解決することが求められる．組合せ最適化問題のひとつであるスケジューリング問題は，イジングモデル上でのアニーリング計算による最適解の探索が実践的な問題設定に対しても有望視されている．本稿では，農機シェアリング問題の解を効率的に探索するイジングモデル定式化手法を提案する．解空間のすべてをひとつのイジングモデルで表現しようとすると，時間枠の長さやジョブ数に比例してスピン数が増大してしまい，現実的な時間で求解することが困難になる．提案手法は目的関数の最大化に寄与しにくい変数を事前に固定することで，解空間を削減する．さらに，問題を時間方向に分割し，複数回のアニーリング計算で段階的に解決することにより，一度に扱うイジングモデルのスピン数を問題規模によらず一定に抑え効率的な探索を実現する．時間枠の長さとジョブ数を変化させた複数の農機シェアリング問題に対し，GPU に実装したアニーリングアルゴリズムで提案手法を評価した．},
 title = {農機シェアリング問題を対象としたスケーラブルなイジングモデル定式化手法},
 year = {2024}
}