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二次制約なし二項最適化(QUBO)ソルバーは、共振を回避する最適な構造を設計するために適用することができる。古典デバイスや量子デバイス上で動作するQUBOアルゴリズムは、いくつかの産業応用に成功している。しかし、元の最適化問題からQUBOへの変換が困難なため、その応用はまだ限定的である。 近年、機械学習手法と組合せ最適化のベイズ的処理を用いて、この問題に取組むブラックボックス最適化(BBO)法が提案されている。我々はBBO法を採用し、共振回避のためのプリント基板設計を行った。 この設計問題は、固有振動数を最大にすると同時に、実装点数を最小にするように定式化されている。QUBO定式化のボトルネックである固有周波数は、BBO法では2次モデルに近似される。因数分解マシンを用いたBBOは、計算時間と最適解を求める成功確率の双方で良好な性能を示すことを実証した。
https://arxiv.org/abs/2204.04906
Tadayoshi Matsumori1, Masato Taki1, and Tadashi Kadowaki1
2022/04/11
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一言でいうと
二次制約なし二項最適化(QUBO)ソルバーは、共振を回避する最適な構造を設計するために適用することができる。古典デバイスや量子デバイス上で動作するQUBOアルゴリズムは、いくつかの産業応用に成功している。しかし、元の最適化問題からQUBOへの変換が困難なため、その応用はまだ限定的である。
近年、機械学習手法と組合せ最適化のベイズ的処理を用いて、この問題に取組むブラックボックス最適化(BBO)法が提案されている。我々はBBO法を採用し、共振回避のためのプリント基板設計を行った。
この設計問題は、固有振動数を最大にすると同時に、実装点数を最小にするように定式化されている。QUBO定式化のボトルネックである固有周波数は、BBO法では2次モデルに近似される。因数分解マシンを用いたBBOは、計算時間と最適解を求める成功確率の双方で良好な性能を示すことを実証した。
論文リンク
https://arxiv.org/abs/2204.04906
著者/所属機関
Tadayoshi Matsumori1, Masato Taki1, and Tadashi Kadowaki1
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2022/04/11
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