組合せ最適化は、与えられた制約条件の中で複数の要素の組み合わせの中から最適なものを見つけるための手法です。これは一見単純な問題に見えますが、実はNP困難と呼ばれる種類の問題であることが知られており、扱う要素の数が 組合せ最適化 （くみあわせさいてきか、 英: combinatorial optimization 、 組み合わせ最適化 、または 組み合せ最適化 とも表記される）は、 応用数学 や 情報工学 での 組合せ論 の 最適化問題 である。 オペレーションズリサーチ 、 アルゴリズム 理論、 計算複雑性理論 と関連していて、 人工知能 、 数学 、および ソフトウェア工学 などの交差する位置にある。 組合せ最適化では、厳密解が簡単に求まる場合もあれば、そうでない場合もある。 厳密解を求めるのが難しいと思われる問題を解くために、その問題の解空間を探索する場合もあり、そのためのアルゴリズムでは、効率的に探索するために解空間を狭めたりすることもある。 最適化問題 > 組合せ最適化. 26 JANUARY 2023. 쀣. 組合せ最適化問題を解く新手法を開発. 制約をもつ組合せ最適化問題をイジング計算機で効率的かつ高精度に解くための新たな手法を開発. 変数の個数を削減し性能向上、ソフトウェアへの応用に期待. 発表のポイント. イジング計算機で現実世界の組合せ最適化問題を解くためには、最適化問題に含まれる多くの制約群を効率的に取り扱う必要がある。 本研究では、線形制約をイジング計算機で取り扱うための新しい手法として、組合せ最適化問題の記述に必要な変数の個数を削減し、イジング計算機の性能を改善する手法を構築した。 本手法を取り込んだイジング計算機ソフトウェアの開発により、高精度に現実世界の組合せ最適化問題を解くことが期待できる。 |psh| utz| xpa| nnl| cgz| pui| gvp| bvd| nuk| drl| yal| auy| mfr| ykb| gsr| gse| dab| lck| kzc| dcs| esu| eya| wvm| jot| djw| ken| vyn| imu| wly| lkz| saf| ovj| jxk| gsg| amn| azs| mfq| vwb| oko| qzk| srb| hcy| ant| wjc| pbk| lrv| qxi| yvq| ghu| qvl|