T-QARDメンバーが第10回国際産業数理・応用数理会議 (ICIAM2023, 東京都) で発表を行いました。
- 羽場廉一郎 (2023/8/24, Oral) “Nonnegative binary matrix factorization by continuous relaxation and reverse annealing”
T-QARDメンバーが第10回国際産業数理・応用数理会議 (ICIAM2023, 東京都) で発表を行いました。
T-QARDメンバーが第28回統計物理学国際会議 STATPHYS28 (STATPHYS28, 東京大学) で発表を行いました。
T-QARDメンバーがarXivに論文をアップロードしました。
渋滞を解消するような交通信号機の最適化は、ドライバーのストレス軽減やCO2削減量の削減という点において重要です。現在の日本では、定周期制御と交通感応制御という2つの方法を併用しています。交通感応制御ではリアルタイムに交通情報を取得し信号の状態を決定するため、高速な計算が求められており、量子アニーリングの活用が期待されています。量子アニーリングを活用したR. Shikanai らの先行研究では、曖昧なパラメタが存在し、モデル予測制御も導入されていません。本研究ではそのような曖昧なパラメータを除去し、モデル予測制御を組み込んだイジングモデルを提案します。
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組合せ最適化問題の中には制約を持つ組合せ最適化問題が多く存在します。そのような制約付き最適化問題の解法として大関法と呼ばれる手法が知られています。大関法は、量子アニーリングやマルコフ連鎖モンテカルロ法のようなボルツマン分布からのサンプラーと勾配法を組み合わせた手法であり、サンプリングと勾配法によるボルツマン分布の更新を反復的に繰り返すアルゴリズムです。大関法によって得られる解の精度は、分布の更新の際に用いられるステップサイズと呼ばれるパラメータに大きく依存する一方、反復ごとのステップサイズの適切な調整は困難です。その問題に対処するために、本論文では深層展開と呼ばれる深層学習技術を大関法に適用しています。
read今回は, California House Priceのデータ分析を, いくつかのモデルで行います.
readマルチカーペイントショップ問題において、ブラックファーストとシミュレーテッドアニーリングの実装実験を行い、結果を比較した。
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