2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[4K1-GS-1] 基礎・理論:アルゴリズム

2022年6月17日(金) 10:00 〜 11:40 K会場 (Room K)

座長:戸田 貴久(電気通信大学)[現地]

11:00 〜 11:20

[4K1-GS-1-04] 制約つき組合せ最適化問題への変分量子アルゴリズム適用の検討

〇中田 百科1、棚橋 耕太郎1 (1. 株式会社リクルート)

[[オンライン]]

キーワード:変分量子アルゴリズム、組合せ最適化、複数制約条件

現実世界には多数の組合せ最適化問題が存在しているが、技術の進歩によりデータ流通量が増加しているためこれらの問題に対する高性能計算機が必要となってきている。近年量子コンピュータ技術が盛んに研究されており、将来的に古典計算機では扱えなかった問題が解けるようになると期待されている。本発表では、現在のノイズあり中規模量子デバイスにおいても動作が期待される変分量子アルゴリズムを用いた組合せ最適化について報告する。変分量子アルゴリズムは量子回路を変分パラメータでモデル化し、学習により最適な変分パラメータを求めることで、組合せ最適解を出力する量子回路を獲得する手法である。しかしこの手法では、対象とする問題が制約条件を持つ場合に変分パラメータの学習が困難になり、制約を破る解を出力してしまう課題があった。そこで本発表では、量子回路モデルのアーキテクチャを修正して学習を容易にすることで、制約を満たす実行可能解を取得し易くする手法を提案し、有効性を検証した。

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