JP6937539B1 - 組合せ最適化問題処理システム、組合せ最適化問題処理方法及びプログラム - Google Patents

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Abstract

複数の移動体と路とを有する系における滞りの度合を表す関数であり第１変数及び第２変数で表される関数における第２変数を固定して度合を極小値にする第１変数の値を取得する第１最適化処理実行部と、第１変数を固定して度合を極小値にする第２変数の値を取得する第２最適化処理実行部と、終了条件が満たされるまで第１最適化処理実行部と第２最適化処理実行部とに交互に処理を実行させる統合制御部とを備え、第１最適化処理実行部は第２最適化処理実行部が取得した第２変数の値を用い、第２最適化処理実行部は第１最適化処理実行部が取得した第１変数の値を用い、第１変数は路の隣接する分岐点間の区間を移動体が通過する回数の多さを示し、第２変数は移動体の経路の候補を示す組合せ最適化問題処理システム。

Description

本発明は、組合せ最適化問題処理システム、組合せ最適化問題処理方法及びプログラムに関する。
本願は、２０２０年３月１６日に、日本に出願された特願２０２０−０４５７６６号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
近年、交通渋滞を解消するための経路を見つけることや津波が起きた際の最適な避難経路を見つけること等の、複数の移動体と各移動体が通過する路とを有する解析対象の系において移動の滞りが起きる確率の低い経路の候補を知ることに関心が高まっている（非特許文献１参照）。これまで、このような経路の候補は解析対象の系における移動の滞りの度合を表す数理モデルに対して最適化を行うことで得られている。
Masayuki Ohzeki, Akira Miki, Masamichi J. Miyama, Masayoshi Terabe, "Control of automated guided vehicles without collision by quantum annealer and digital devices", Front. Comput. Sci., 19 (2019)
しかしながらこれまでは解析対象の系における移動の滞りの度合を表す数理モデルが必ずしも適切でないために、解析結果にしたがって経路を活用したとしても、解析結果が示すほどの効果が得られない場合があった。このように、これまでは解析結果が有用では無い場合があった。
上記事情に鑑み、本発明は、複数の移動体と各移動体が通過する路とを有する系に対する移動の滞りに関する解析結果の有用性を高める技術を提供することを目的としている。
本発明の一態様は、複数の移動体と各前記移動体が通過する路とを有する解析対象の系における前記移動体の移動の滞りの度合を表す関数であって第１変数と第２変数との２つの変数で表される関数である解析関数における第２変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第１変数の値を取得する最適化処理を実行する第１最適化処理実行部と、前記解析関数における第１変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第２変数の値を取得する最適化処理を実行する第２最適化処理実行部と、所定の終了条件が満たされるまで、前記第１最適化処理実行部と前記第２最適化処理実行部とに交互に最適化処理を実行させる統合制御部と、を備え、前記第１最適化処理実行部は、前記第２変数の値として前記第２最適化処理実行部が取得した前記第２変数の値を取得し、前記第２最適化処理実行部は、前記第１変数の値として前記第１最適化処理実行部が取得した前記第１変数の値を取得し、前記第１変数は前記路の一部の区間であって前記路の隣接する分岐点間の区間である分割区間を前記移動体が通過する回数の多さを示す区間通過指標であり、前記第２変数は前記移動体の経路の候補を示す選択経路指標である、組合せ最適化問題処理システムである。
本発明の一態様は、上記の組合せ最適化問題処理システムであって、前記第２最適化処理実行部は、量子アニーリングによって前記第１変数の値を取得する。
本発明の一態様は、複数の移動体と各前記移動体が通過する路とを有する解析対象の系における前記移動体の移動の滞りの度合を表す関数であって第１変数と第２変数との２つの変数で表される関数である解析関数における第２変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第１変数の値を取得する最適化処理を実行する第１最適化処理実行ステップと、前記解析関数における第１変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第２変数の値を取得する最適化処理を実行する第２最適化処理実行ステップと、所定の終了条件が満たされるまで、前記第１最適化処理実行ステップと前記第２最適化処理実行ステップとを交互に実行させる統合制御ステップと、を有し、前記第１最適化処理実行ステップにおいては、前記第２変数の値として前記第２最適化処理実行ステップにおいて取得された前記第２変数の値が取得され、前記第２最適化処理実行ステップにおいては、前記第１変数の値として前記第１最適化処理実行ステップにおいて取得された前記第１変数の値が取得され、前記第１変数は前記路の一部の区間であって前記路の隣接する分岐点間の区間である分割区間を前記移動体が通過する回数の多さを示す区間通過指標であり、前記第２変数は前記移動体の経路の候補を示す選択経路指標である、組合せ最適化問題処理方法である。
本発明の一態様は、上記の組合せ最適化問題処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
本発明により、複数の移動体と各移動体が通過する路とを有する系に対する移動の滞りに関する解析結果の有用性を高める技術を提供することが可能となる。
実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００の概要を説明する説明図。 実施形態における組合せ最適化問題処理システム１００の構成の一例を示す図。 実施形態における選択経路指標取得部２４の構成の一例を示す図。 実施形態における制御部１０の機能構成の一例を示す図。 実施形態における制御部２０の機能構成の一例を示す図。 実施形態における組合せ最適化問題処理システム１００が実行する処理の流れの一例を示す第１のフローチャート。 実施形態における組合せ最適化問題処理システム１００が実行する処理の流れの一例を示す第２のフローチャート。 従来処理技術を用いて取得した解析結果情報の一例を示す図。 実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００を用いて取得した解析結果情報の一例を示す第１の図。 実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００を用いて取得した解析結果情報の一例を示す第２の図。
（実施形態）
図１は、実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００の概要を説明する説明図である。組合せ最適化問題処理システム１００は、解析対象系を解析対象として解析する。解析対象系は、複数の移動体と各解析移動体が通過する路とを有する系である。以下、解析対象系が有する移動体を解析移動体という。
解析移動体は、例えば自動車である。解析移動体が自動車である場合、路は、例えば道路である。解析移動体は、例えば電車である。解析移動体が電車である場合、路は、例えば線路である。解析移動体は、例えば飛行機である。解析移動体が飛行機である場合、路は、例えば空路である。解析移動体は、必ずしも自走するものでなくてもよく、運ばれるものであってもよい。解析移動体は、例えば工場のベルトコンベアで運ばれる生産対象であってもよい。解析移動体が工場のベルトコンベアで運ばれる生産対象である場合、路は、例えばベルトコンベアである。路は必ずしも物理的な実態である必要はない。路は、例えば工場の生産ラインであってもよい。このような場合、解析移動体は、例えば生産ラインで生産される生産対象である。以下、解析対象系が有する路を解析路という。
以下、説明の簡単のため、解析対象が自動車であって、解析路が道路である場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。このような場合、解析対象系は、例えば交差点を有する複数の道路が存在する地域を複数の自動車が通過する系である。
解析対象系において解析移動体が出発する位置（以下「解析出発位置」という。）は解析移動体ごとに異なってもよいし同一であってもよい。また、解析対象系において各解析移動体の到達点（以下「解析到達位置」という。）も解析移動体ごとに異なってもよいし同一であってもよい。解析出発位置と解析到達位置とを結ぶ全ての解析路は、各解析移動体が通過する可能性のある解析路である。以下、解析出発位置と解析到達位置とを区別しない場合、端点位置という。
図１における移動体Ｋ１、Ｋ２及びＫ３は、それぞれ解析移動体の一例である。図１において、位置Ｐ１−１、位置Ｐ２−１及び位置Ｐ３−１は解析出発位置の一例である。図１において、位置Ｐ１−２、位置２−２及び位置Ｐ３−２は解析到達位置の一例である。
位置Ｐ１−１は移動体Ｋ１の解析出発位置を示し、位置Ｐ１−２は移動体Ｋ１の解析到達位置を示す。位置Ｐ２−１は移動体Ｋ２の解析出発位置を示し、位置Ｐ２−２は移動体Ｋ２の解析到達位置を示す。位置Ｐ３−１は移動体Ｋ３の解析出発位置を示し、位置Ｐ３−２は移動体Ｋ３の解析到達位置を示す。
組合せ最適化問題処理システム１００は解析対象系の解析により、解析結果情報を取得する。解析結果情報は、解析対象系における解析移動体の移動の滞りの度合（以下「滞り度合」という。）を極小値にする各解析移動体の経路の候補を示す情報である。
滞り度合は、例えば解析対象系において渋滞が発生する確率である。滞り度合は、例えば解析路が工場の生産ラインであり解析移動体が工場の生産ラインで運ばれる生産対象である場合、例えば生産ライン上を搬送される生産対象が生産ライン上で滞留する時間である。
組合せ最適化問題処理システム１００は、具体的には、滞り度合を表現する関数（以下「解析関数」という。）を用いて、解析結果情報を取得する。
解析関数は、第１変数と第２変数とを用いて表された関数である。第１変数は、区間通過指標である。区間通過指標は、分割区間の１つに対応付けられた指標であり対応する分割区間を解析移動体が通過する回数の多さを示す指標である。区間通過指標の１つは１つの分割区間に対応付けられている。異なる区間通過指標は異なる分割区間に対応付けられている。分割区間は、解析路の一部の区間であって解析路上の隣接する分岐点間の区間である。分岐点は、解析路が交差する位置である。例えば解析路が道路である場合、分岐点は道路の交差点である。図１における分割区間Ｌ１０１は、分割区間の一例である。
区間通過指標は、回数の多さとして、例えば対応する分割区間が使用されるか否かを示す。このような場合、区間通過指標は、例えば０又は１の値で表される。このような場合、区間通過指標が０とは、対応する分割区間が使用されない（すなわち解析移動体が通過する回数が０である）ことを示す。また、区間通過指標が１とは、対応する分割区間が使用される（すなわち解析移動体が通過する回数が０より大きい）ことを示す。以下説明の簡単のため、このような、区間通過指標が０又は１の値によって対応する分割区間が使用されるか否かを示す場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。
第２変数は、選択経路指標である。選択経路指標は、解析移動体の経路の候補（以下「解析経路候補」という。）を示す。選択経路指標は、例えば０又は１の値によって解析経路候補を示す。このような場合、０が解析経路候補ではない解析路を示し１が解析経路候補である解析路を示してもよいし、０が解析経路候補である解析路を示し１が解析経路候補ではない解析路を示してもよい。以下説明の簡単のため、選択経路指標がこのような０又は１の値によって解析経路候補を示す場合であって０が解析経路候補ではない解析路を示し１が解析経路候補である解析路を示す場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。
解析経路候補は、具体的には、第２最適化処理の次に実行される第１最適化処理においては、直前の第２最適化処理において第２最適化条件を満たした選択経路指標が示す解析路である。第１最適化処理、第２最適化処理及び第２最適化条件については後述する。また、解析初期条件として選択経路指標の初期値が与えられる場合における解析経路候補は、選択経路指標の初期値が示す解析路である。解析初期条件については後述する。
以下の式（１）は、解析関数の一例である。
Figure 0006937539
式（１）においてｆ（ｘ｜Ｃ）は、解析関数の値（以下「解析関数値」という。）である。式（１）においてμは、解析経路候補を識別するための識別子である。式（１）においてｅは、分割区間を識別するための識別子である。式（１）においてｉは、解析移動体を識別するための識別子である。式（１）においてＮは１以上の整数である。式（１）においてＭｉは、識別子ｉの解析移動体についての解析経路候補の集合を表す。
式（１）においてλは、所定の係数である。式（１）におけるＣｅ、μは区間通過指標の一例である。式（１）におけるｘμ、ｉは選択経路指標の一例である。式（１）においてｘは、式（１）の右辺の選択経路指標の集合である。式（１）においてＣは、式（１）の右辺の区間通過指標の集合である。区間通過指標の集合は、具体的には、各要素がそれぞれ異なる１つの分割区間に対応付けられたテンソルであり各要素の値は対応する分割区間における区間通過指標を表すテンソルによって表現される。テンソルはベクトルであってもよい。
以下、説明の簡単のため、解析関数が式（１）で表される場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。
組合せ最適化問題処理システム１００は、所定の初期条件（以下「解析初期条件」という。）の元に第１最適化処理と第２最適化処理とを所定の終了条件が満たされるまで交互に繰り返し行うことで、解析結果情報を取得する。所定の終了条件（以下「解析終了条件」という。）は、例えば繰り返し回数が所定の回数に達したという条件である。以下、組合せ最適化問題処理システム１００が第１最適化処理と第２最適化処理とを交互に繰り返し行う処理を自己無撞着処理という。
第１最適化処理は、選択経路指標を定数として扱い区間通過指標が変数である解析関数に対して実行される最適化処理である。最適化処理は、最適化を行う処理である。第２最適化処理は、区間通過指標を定数として扱い選択経路指標を変数として扱う解析関数に対して実行される最適化処理である。また、第１最適化処理における最適化の条件（以下「第１最適化条件」という。）は、滞り度合を極小値にするという条件である。第２最適化処理における最適化の条件（以下「第２最適化条件」という。）は、滞り度合を極小値にするという条件である。
そのため、第１最適化処理は、第２変数の値を固定して滞り度合を極小値にする第１変数の値を取得する最適化処理である。また、第２最適化処理は、第１変数の値を固定して滞り度合を極小値にする第２変数の値を取得する最適化処理である。
自己無撞着処理における１回目の最適化処理の実行後において、第１最適化処理の解析関数における区間通過指標は第２最適化処理の実行結果である。また、自己無撞着処理における１回目の最適化処理の実行後において、第２最適化処理の解析関数における選択経路指標は、第１最適化処理の実行結果である。自己無撞着処理における１回目の最適化処理は、第１最適化処理又は第２最適化処理のいずれか一方である。自己無撞着処理における１回目の最適化処理は、解析初期条件の元で実行される。
そのため自己無撞着処理は、区間通過指標及び選択経路指標を解析終了条件が満たされるまで更新する自己無撞着な処理である。
解析初期条件は、第１最適化処理又は第２最適化処理に関する初期条件であればどのような条件であってもよい。解析初期条件は、例えば選択経路指標の初期値を与える条件であってもよい。解析初期条件が選択経路指標の初期値を与える条件である場合、自己無撞着処理における１回目の最適化処理は第１最適化処理である。
解析初期条件は、例えば区間通過指標の初期値を与える条件である。解析初期条件が区間通過指標の初期値を与える条件である場合、自己無撞着処理における１回目の最適化処理は第２最適化処理である。
以下、説明の簡単のため解析初期条件が選択経路指標の初期値を与える条件である場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。したがって、以下、自己無撞着処理における１回目の最適化処理が第１最適化処理である場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。
以下の式（２）は、解析関数が式（１）である場合において、区間通過指標が満たす条件の一例である。
Figure 0006937539
式（２）においてνは、解析経路候補を識別するための識別子である。式（２）においてｄは、解析経路候補を識別するための識別子である。式（２）においてＤは、１以上の整数である。式（２）における｛Ａ｝の左側の記号は、第１最適化処理によって取得する区間通過指標ベクトルはＡの最小値を与えるＣであることを意味する。式（２）においてαは、区間通過指標の最適化に関する所定の係数である。式（２）における以下の式（３）は式（１）の解析関数の第１最適化処理を経て得られた暫定的なxの結果を代入した関数を示す。暫定的なｘとは、解析終了条件が満たされるまでの期間におけるｘであって、直前の第１最適化処理の実行結果のｘを意味する。
Figure 0006937539
上述したように第１最適化処理は選択経路指標を定数として扱い区間通過指標を変数として扱う解析関数に対して最適化を行う処理である。そのため、解析関数が式（１）である場合、第１最適化処理は式（２）を満たす区間通過指標を取得する処理である。
図２は、実施形態における組合せ最適化問題処理システム１００の構成の一例を示す図である。組合せ最適化問題処理システム１００は、大規模最適化装置１及び高速最適化装置２を備える。組合せ最適化問題処理システム１００は、大規模最適化装置１及び高速最適化装置２によって自己無撞着処理を実行する。
大規模最適化装置１は、第１最適化処理を実行する。大規模最適化装置１は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ９１とメモリ９２とを備える制御部１０を備え、プログラムを実行する。大規模最適化装置１は、プログラムの実行によって制御部１０、通信部１１、記憶部１２及びユーザインタフェース１３を備える装置として機能する。
より具体的には、大規模最適化装置１は、プロセッサ９１が記憶部１２に記憶されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムをメモリ９２に記憶させる。プロセッサ９１が、メモリ９２に記憶させたプログラムを実行することによって、大規模最適化装置１は、制御部１０、通信部１１、記憶部１２及びユーザインタフェース１３を備える装置として機能する。
制御部１０は、自装置（大規模最適化装置１）が備える各機能部の動作を制御する。制御部１０は、例えば第１最適化処理の実行結果を記憶部１２に記録する。制御部１０は、例えば通信部１１の動作を制御する。制御部１０は、例えば通信部１１の動作を制御して、高速最適化装置２に第１最適化処理の実行結果を送信する。
通信部１１は、大規模最適化装置１を高速最適化装置２に接続するための通信インタフェースを含んで構成される。通信部１１は、例えば通信先の高速最適化装置２に第１最適化処理の実行結果を送信する。通信部１１は、例えば高速最適化装置２から第２最適化処理の実行結果を取得する。
通信部１１は、例えば通信先の高速最適化装置２に解析初期条件を送信する。通信部１１は、例えば通信先の高速最適化装置２に解析対象系情報を送信する。解析対象系情報は、解析対象系が有する解析移動体を示す情報と、各解析移動体の解析出発位置を示す情報と、各解析移動体の解析到達位置を示す情報と、解析路を示す情報とを含む解析対象系の情報である。解析路を示す情報は、解析路上の分岐点の位置を示す情報を含む。
記憶部１２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部１２は大規模最適化装置１に関する各種情報を記憶する。記憶部１２は、例えば大規模最適化装置１が備える各機能部の動作を制御するプログラムを予め記憶する。
記憶部１２は、例えば予め解析関数を記憶する。記憶部１２は、例えば解析初期条件を記憶する。記憶部１２は、解析対象系情報を記憶する。記憶部１２は、例えば選択経路指標を記憶する。記憶部１２は、例えば区間通過指標を記憶する。
ユーザインタフェース１３は、大規模最適化装置１に対する入力を受け付ける入力部１３１と大規模最適化装置１に関する各種情報を出力する出力部１３２とを備える。ユーザインタフェース１３は、例えばタッチパネルである。入力部１３１は、自装置に対する入力を受け付ける。
入力部１３１は、例えばマウスやキーボード、タッチパネル等の入力端末である。入力部１３１は、例えばこれらの入力端末を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。入力部１３１が受け付ける入力は、例えば解析対象系情報である。
出力部１３２は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。出力部１３２は、例えばこれらの表示装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部１３２は、例えばスピーカー等の音声出力装置であってもよい。出力部１３２は、例えばこれらの音声出力装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部１３２は、例えば入力部１３１に入力された情報を出力する。出力部１３２は、例えば第１最適化処理の実行結果を出力する。出力部１３２は、例えば解析結果情報を出力する。
高速最適化装置２は、第２最適化処理を実行する。高速最適化装置２は、第２最適化処理を実行可能な装置であればどのような装置であってもよい。高速最適化装置２は、例えば量子アニーリングによって第２最適化処理を実行する装置（以下「量子アニーリング装置」という。）であってもよい。以下、説明の簡単のため高速最適化装置２が量子アニーリング装置である場合を例に、組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。
高速最適化装置２は、バスで接続されたＣＰＵ等のプロセッサ９３とメモリ９４とを備える制御部２０を備え、プログラムを実行する。高速最適化装置２は、プログラムの実行によって制御部２０、通信部２１、記憶部２２、ユーザインタフェース２３及び選択経路指標取得部２４を備える装置として機能する。
より具体的には、高速最適化装置２は、プロセッサ９３が記憶部２２に記憶されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムをメモリ９４に記憶させる。プロセッサ９３が、メモリ９４に記憶させたプログラムを実行することによって、高速最適化装置２は、制御部２０、通信部２１、記憶部２２、ユーザインタフェース２３及び選択経路指標取得部２４を備える装置として機能する。
制御部２０は、自装置（高速最適化装置２）が備える各機能部の動作を制御する。制御部２０は、例えば選択経路指標取得部２４の動作を制御する。制御部２０は、例えば第２最適化処理の実行結果を記憶部２２に記録する。制御部２０は、例えば通信部２１の動作を制御する。制御部２０は、例えば通信部２１の動作を制御して、大規模最適化装置１に第２最適化処理の実行結果を送信する。
通信部２１は、高速最適化装置２を大規模最適化装置１に接続するための通信インタフェースを含んで構成される。通信部２１は、例えば通信先の大規模最適化装置１に第２最適化処理の実行結果を送信する。通信部２１は、例えば大規模最適化装置１が送信した第１最適化処理の実行結果を受信する。
通信部２１は、例えば通信先の大規模最適化装置１が送信した解析初期条件を受信する。通信部２１は、例えば大規模最適化装置１が送信した解析対象系情報を受信する。
記憶部２２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部２２は高速最適化装置２に関する各種情報を記憶する。記憶部２２は、例えば高速最適化装置２が備える各機能部の動作を制御するプログラムを予め記憶する。
記憶部２２は、例えば解析関数を記憶する。記憶部２２は、例えば解析初期条件を記憶する。記憶部２２は、解析対象系情報を記憶する。記憶部２２は、例えば選択経路指標を記憶する。記憶部２２は、例えば区間通過指標を記憶する。記憶部２２が記憶する解析関数は、予め記憶されたものでもよいし、通信部２１を介して大規模最適化装置１の記憶部１２から読み出されたものであってもよい。
ユーザインタフェース２３は、高速最適化装置２に対する入力を受け付ける入力部２３１と高速最適化装置２に関する各種情報を出力する出力部２３２とを備える。ユーザインタフェース２３は、例えばタッチパネルである。
入力部２３１は、自装置に対する入力を受け付ける。入力部２３１は、例えばマウスやキーボード、タッチパネル等の入力端末である。入力部２３１は、例えばこれらの入力端末を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。
出力部２３２は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置である。出力部２３２は、例えばこれらの表示装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部２３２は、例えばスピーカー等の音声出力装置であってもよい。出力部２３２は、例えばこれらの音声出力装置を自装置に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部２３２は、例えば入力部２３１に入力された情報を出力する。出力部２３２は、例えば第２最適化処理の実行結果を出力する。出力部２３２は、例えば解析結果情報を出力する。
選択経路指標取得部２４は、ハミルトニアンが解析ハミルトニアンである量子系に対して量子アニーリングを実行することで第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得する。解析ハミルトニアンは、解析関数における区間通過指標が定数であり選択経路指標が変数である関数で表されるハミルトニアンである。
図３は、実施形態における選択経路指標取得部２４の構成の一例を示す図である。選択経路指標取得部２４は、量子ビット体４１０、断熱制御部４２０、測定装置４３０及び適合指標取得部４４０を備える。
量子ビット体４１０は、複数の量子ビット４１１を有する。量子ビット体４１０は、例えば量子ドットを有する半導体基板である。このような場合、量子ビット４１１は、例えば量子ドット中の電子のスピンである。量子ビット体４１０は、窒素欠陥を有するダイヤモンド基盤であってもよい。このような場合、量子ビット４１１は、例えば窒素欠陥中の電子のスピンである。量子ビット体４１０は、超電導回路であってもよい。このような場合、量子ビット４１１は、例えば超電導量子ビットである。量子ビット体４１０は量子系の一例である。
量子ビット体４１０の量子状態は、区間通過指標の変化に応じて値が変化する物理量（以下「区間通過物理量」という。）と選択経路指標の変化に応じて値が変化する物理量（以下「選択経路物理量」という。）とによって表される。区間通過物理量は、例えばスピンのＸ成分であり、選択経路物理量はスピンのＺ成分である。
断熱制御部４２０は、制御部２０の制御によって動作する。断熱制御部４２０は、量子ビット体４１０の量子状態を、ハミルトニアンが解析ハミルトニアンで表される量子状態であるように制御する。また、断熱制御部４２０は、ハミルトニアンが解析ハミルトニアンで表される量子ビット体４１０の量子状態を断熱的に変化させる。
より具体的には、断熱制御部４２０は、区間通過物理量を変化させず選択経路物理量を断熱的に変化させることで、ハミルトニアンが解析ハミルトニアンで表される量子ビット体４１０の量子状態を断熱的に変化させる。断熱制御部４２０は、例えば量子ビット体４１０に対して断熱的に変化する横磁場を印加することで選択経路物理量だけを断熱的に変化させる。量子ビット体４１０の量子状態とは、具体的には、量子ビット体４１０が含む全ての量子ビット４１１から成る複合量子系の量子状態である。
測定装置４３０は、制御部２０の制御によって動作し、量子ビット体４１０の量子状態を測定する。測定装置４３０は、量子ビット体４１０の量子状態を取得可能であればどのようなものであってもよい。測定装置４３０は、例えば磁束計を備える装置であって磁束計によって量子ビット体４１０の量子状態を測定する装置である。測定装置４３０は、例えばレーザーと光センサとを備える装置であってレーザーによって照射した光の散乱や反射等を光センサで受光することによって量子ビット体４１０の量子状態を測定する装置であってもよい。
適合指標取得部４４０は、ＣＰＵ等のプロセッサ４４１とメモリ４４２とを備えプログラムを実行する。適合指標取得部４４０は、プログラムの実行により、測定装置４３０の測定結果に基づいて第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得する。例えば解析関数値が極小値という条件が第２最適化条件である場合、適合指標取得部４４０は解析ハミルトニアンが極小値であるとき（すなわち量子ビット体４１０の量子状態が基底状態にあるとき）の選択経路指標を取得する。適合指標取得部４４０の動作は、制御部２０によって制御される。
図４は、実施形態における制御部１０の機能構成の一例を示す図である。制御部１０は、通信制御部１０１、入力制御部１０２、出力制御部１０３、第１最適化処理実行部１０４、外部情報取得部１０５、記録部１０６、初期条件取得部１０７及び統合制御部１０８を備える。
通信制御部１０１は、通信部１１の動作を制御する。入力制御部１０２は、入力部１３１の動作を制御する。出力制御部１０３は、出力部１３２の動作を制御する。第１最適化処理実行部１０４は、第１最適化処理を実行する。外部情報取得部１０５は、入力部１３１又は通信部１１を介して入力された情報を取得する。
記録部１０６は、大規模最適化装置１に関する各種情報を記憶部１２に記録する。記録部１０６は、例えば外部情報取得部１０５が取得した情報を記憶部１２に記録する。記録部１０６は、例えば第１最適化処理実行部１０４による第１最適化処理の実行結果である第１最適化条件を満たす区間通過指標を記憶部１２に記録する。
初期条件取得部１０７は、解析初期条件を取得する。初期条件取得部１０７は、例えば解析対象系情報に基づき解析初期条件を取得する。初期条件取得部１０７が解析初期条件を取得する方法は、解析初期条件を取得可能であればどのような方法であってもよい。初期化条件を取得する方法は、例えば解析出発位置と解析到達位置とを結ぶ直線との違いの小ささが１番目に小さい解析路からＱ番目に小さい解析路までの各解析路を示す各選択経路指標の値を１とする方法である。Ｑは１以上の整数である。
統合制御部１０８は、大規模最適化装置１及び高速最適化装置２の動作を制御し、組合せ最適化問題処理システム１００に自己無撞着処理を実行させる。具体的には、統合制御部１０８は、解析終了条件が満たされたか否かを判定する。統合制御部１０８は、第１最適化処理の実行後に解析終了条件が満たされていない場合、第１最適化処理の実行後に後述する第２最適化処理実行部２０４に第２最適化処理を実行させる。統合制御部１０８は、第２最適化処理の実行後に解析終了条件が満たされていない場合、第２最適化処理の実行後に第１最適化処理実行部１０４に第１最適化処理を実行させる。
このように、統合制御部１０８は、解析終了条件が満たされるまで、第１最適化処理実行部１０４と第２最適化処理実行部２０４とに交互に最適化処理を実行させる。
図５は、実施形態における制御部２０の機能構成の一例を示す図である。制御部２０は、通信制御部２０１、入力制御部２０２、出力制御部２０３、第２最適化処理実行部２０４、外部情報取得部２０５及び記録部２０６を備える。
通信制御部２０１は、通信部２１の動作を制御する。入力制御部２０２は、入力部２３１の動作を制御する。出力制御部２０３は、出力部２３２の動作を制御する。第２最適化処理実行部２０４は、選択経路指標取得部２４の動作を制御し第２最適化処理を実行する。外部情報取得部２０５は、入力部２３１又は通信部２１を介して入力された情報を取得する。
記録部２０６は、高速最適化装置２に関する各種情報を記憶部２２に記録する。記録部２０６は、例えば外部情報取得部２０５に入力された情報を記憶部２２に記録する。記録部２０６は、例えば選択経路指標取得部２４が取得した第２最適化条件を満たす選択経路指標を記憶部２２に記録する。
図６及び図７を用いて、組合せ最適化問題処理システム１００が実行する処理の流れの一例を説明する。以下、説明の簡単のため、出力部１３２が表示装置である場合を例に組合せ最適化問題処理システム１００を説明する。
図６は、実施形態における組合せ最適化問題処理システム１００が実行する処理の流れの一例を示す第１のフローチャートである。図７は、実施形態における組合せ最適化問題処理システム１００が実行する処理の流れの一例を示す第２のフローチャートである。
入力部１３１に解析対象系情報が入力される（ステップＳ１０１）。次に、外部情報取得部１０５が解析対象系情報を取得する（ステップＳ１０２）。
次に、初期条件取得部１０７が、解析対象系情報に基づき解析初期条件を取得する（ステップＳ１０３）。第１最適化処理実行部１０４が解析初期条件の元で第１最適化処理を実行する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の処理によって、第１最適化処理実行部１０４は第１最適化条件を満たす区間通過指標を取得する。
ステップＳ１０４の次に、解析終了条件が満たされたか否かを統合制御部１０８が判定する（ステップＳ１０５）。解析終了条件が満たされた場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、出力制御部１０３が出力部１３２の動作を制御して出力部１３２に解析結果情報を表示させる（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６の処理で表示される解析結果情報は、ステップＳ１０３の処理で取得された解析初期条件が示す選択経路指標とステップＳ１０４の処理で取得された区間通過指標とである。
解析終了条件が満たされない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、通信制御部１０１が通信部１１の動作を制御して、高速最適化装置２にステップＳ１０４の処理で取得された区間通過指標を送信する（ステップＳ１０７）。
次に、高速最適化装置２が備える外部情報取得部２０５が通信部２１を介して大規模最適化装置１から送信された区間通過指標を取得する（ステップＳ１０８）。
次に、第２最適化処理実行部２０４が解析関数における区間通過指標を直前に実行された第１最適化処理によって取得された区間通過指標に置き換えて第２最適化処理を実行する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９において、直前に実行された第１最適化処理によって取得された区間通過指標とはステップＳ１０８で取得した区間通過指標である。ステップＳ１０９の処理によって、第２最適化処理実行部２０４は第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得する。
ステップＳ１０９の次に、解析終了条件が満たされたか否かを統合制御部１０８が判定する（ステップＳ１１０）。解析終了条件が満たされた場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、出力制御部１０３が出力部１３２の動作を制御して出力部１３２に解析結果情報を表示させる（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１の処理で表示される解析結果情報は、ステップＳ１０９の処理で取得された選択経路指標とステップＳ１０４の処理で取得された区間通過指標とである。
一方、解析終了条件が満たされない場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、通信制御部２０１が通信部２１の動作を制御して、大規模最適化装置１にステップＳ１０９の処理で取得された選択経路指標を送信する（ステップＳ１１２）。
次に、大規模最適化装置１が備える外部情報取得部１０５が通信部１１を介して高速最適化装置２から送信された選択経路指標を取得する（ステップＳ１１３）。
次に、第１最適化処理実行部１０４が解析関数における選択経路指標を直前に実行された第２最適化処理によって取得された選択経路指標に置き換えて第１最適化処理を実行する（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４において、直前に実行された第２最適化処理によって取得された選択経路指標とはステップＳ１１３の処理で取得された選択経路指標である。ステップＳ１１４の処理によって、第１最適化処理実行部１０４は第１最適化条件を満たす区間通過指標を取得する。
ステップＳ１１４の次に、解析終了条件が満たされたか否かを統合制御部１０８が判定する（ステップＳ１１５）。解析終了条件が満たされた場合（ステップＳ１１５：ＹＥＳ）、出力制御部１０３が出力部１３２の動作を制御して出力部１３２に解析結果情報を表示させる（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１６の処理で表示される解析結果情報は、例えばステップＳ１１３の処理で取得された選択経路指標とステップＳ１１４の処理で取得された区間通過指標とである。
解析終了条件が満たされない場合（ステップＳ１１５：ＮＯ）、通信制御部１０１が通信部１１の動作を制御して、高速最適化装置２にステップＳ１１４の処理で取得された区間通過指標を送信する（ステップＳ１１７）。
次に、高速最適化装置２が備える外部情報取得部２０５が通信部２１を介して大規模最適化装置１から送信された区間通過指標を取得する（ステップＳ１１８）。
次に、第２最適化処理実行部２０４が解析関数における区間通過指標を直前に実行された第１最適化処理によって取得された区間通過指標に置き換えて第２最適化処理を実行する（ステップＳ１１９）。ステップＳ１１９において、直前に実行された第１最適化処理によって取得された区間通過指標とはステップＳ１１８で取得した区間通過指標である。ステップＳ１１９の処理によって、第２最適化処理実行部２０４は第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得する。
ステップＳ１１９の次に、解析終了条件が満たされたか否かを統合制御部１０８が判定する（ステップＳ１２０）。解析終了条件が満たされた場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、出力制御部１０３が出力部１３２の動作を制御して出力部１３２に解析結果情報を表示させる（ステップＳ１２１）。ステップＳ１２１の処理で表示される解析結果情報は、例えばステップＳ１１９の処理で取得された選択経路指標とステップＳ１１８の処理で取得された区間通過指標とである。
一方、解析終了条件が満たされない場合（ステップＳ１２０：ＮＯ）、通信制御部２０１が通信部２１の動作を制御して、大規模最適化装置１にステップＳ１１９の処理で取得された選択経路指標を送信する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２２の次にステップＳ１１３の処理が実行される。
図８、図９及び図１０を用いて、実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００を用いて取得した実験結果の一例を説明する。実験結果の説明に際して、比較のため従来処理技術による実験結果も説明する。従来処理技術とは、解析関数を用いることで解析結果情報を取得する技術であるものの区間通過指標を変化させず選択経路指標のみを変化させることで解析結果情報を取得する技術である。
図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験は、図８については従来処理技術を用いた実験であり、図９及び図１０については組合せ最適化問題処理システム１００を用いた実験である点以外には違いはない。図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験において、解析対象系は同一であった。図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験では、具体的には、解析移動体の数は２０であり、Ｑは３であり、αは１．０であり、λは５．０であった。図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験において第１最適化処理は、１．６ ＧＨｚ デュアルコアのＣＰＵを用いて実行された。図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験において、第１最適化処理における具体的な最適化の方法は、メトロポリス法によるマルコフ連鎖モンテカルロ法（無次元化された温度パラメータ Ｔ＝１．０）であった。図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験において、各解析移動体の解析出発位置及び解析到達位置は同一であった。また、図８、図９及び図１０の実験結果を示す実験では、高速最適化装置２として量子アニーリング方式の量子コンピュータを用いた。
図８は、従来処理技術を用いて取得した解析結果情報の一例を示す図である。図８は、地図を示す。地図は解析路を示す情報である。図８は、地図上に、解析移動体ごとの端点位置と、解析結果情報が示す各解析移動体の経路の候補とを示す。
図９は、実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００を用いて取得した解析結果情報の一例を示す第１の図である。図９が示す解析結果情報は、図８が示す解析結果情報に比べて、領域Ａ１、領域Ａ２及び領域Ａ３を通過する経路が増えている。領域Ａ１、領域Ａ２及び領域Ａ３は、従来処理技術では見つけることができなかった迂回の経路である。このように、組合せ最適化問題処理システム１００は、従来処理技術よりも有用である確率が高い解析結果情報を取得可能である。
図１０は、実施形態の組合せ最適化問題処理システム１００を用いて取得した解析結果情報の一例を示す第２の図である。図１０の横軸は、自己無撞着処理において第１最適化処理が実行された回数を示す。図１０の縦軸は、式（２）が示す条件の元での解析関数値を示す。横軸の値が０における解析関数値は、従来処理技術によって得られた値を示す。図１０は、組合せ最適化問題処理システム１００を用いた場合、従来処理技術よりも小さな解析関数値を取得可能なことを示す。このことは、組合せ最適化問題処理システム１００を用いた場合に従来処理技術よりも最適化の度合が高いことを意味する。
このように構成された組合せ最適化問題処理システム１００は、解析関数の選択経路指標と区間通過指標とを逐次的に最適化することで解析結果情報を取得する。そのため、組合せ最適化問題処理システム１００は、区間通過指標を変化させず選択経路指標のみを変化させることで解析結果情報を取得する組合せ最適化問題処理システム１００よりも有用性の高い解析結果情報を取得することができる。
（変形例）
なお、選択経路指標取得部２４が実行する量子アニーリングを行う構成は、必ずしも図３に示した構成でなくてもよい。選択経路指標取得部２４が実行する量子アニーリングを行う構成は、例えば温度の変化によって量子ビット体４１０の状態を断熱的に変化させる構成であってもよい。
選択経路指標取得部２４は、第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得可能であれば必ずしも量子アニーリングの手法によって第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得する必要は無い。選択経路指標取得部２４は、例えばＣＭＯＳ（Complementary MOS）アニーリング等の非量子的なアニーリングによって第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得してもよい。選択経路指標取得部２４は、例えば量子ゲート方式の量子計算等の量子アニーリング以外の量子計算の技術を用いて第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得してもよい。選択経路指標取得部２４は、例えば量子アニーリング等の量子計算を行うことなくノイマン型のコンピュータと同様の原理で演算を行うことで第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得してもよい。
量子アニーリング等の量子計算の技術を用いた場合、ノイマン型のコンピュータと同様の原理で取得する場合に比べて短時間で第２最適化条件を満たす選択経路指標を取得することができる。そのため、組合せ最適化問題処理システム１００は、量子アニーリング等の量子計算の技術を用いて解析結果情報を取得することが望ましい。特に、量子アニーリングの技術は、最適化問題の解を他の量子計算の技術よりも高速に取得可能であるため、組合せ最適化問題処理システム１００は、量子アニーリングの技術を用いて解析結果情報を取得することが望ましい。
なお、大規模最適化装置１は量子アニーリング等の量子計算の技術を用いて区間通過指標を取得してもよい。
大規模最適化装置１が備えるメモリ９２のメモリ容量は、高速最適化装置２が備えるメモリ９４よりも大容量であることが望ましい。なぜなら、分割区間の数が経路候補の数以上であるため、第１最適化処理において区間通過指標を変数として第１最適化条件を満たす区間通過指標ベクトルを取得する際に第２最適化処理を実行するよりも多くのメモリ容量が必要とされるからである。
なお、解析関数は解析対象系における滞り度合を表す関数であれば必ずしも式（１）でなくてもよい。解析関数は、例えばｘ及びＣの３次以上の高次の非線形関数であってもよい。
なお、初期条件取得部１０７は、必ずしも解析対象系情報に基づき解析初期条件を取得する必要は無い。初期条件取得部１０７は、解析初期条件を取得可能であればどのような方法で解析初期条件を取得してもよい。初期条件取得部１０７は、例えば予め記憶部１２に解析初期条件が記憶されている場合には、記憶部１２から解析初期条件を読み出すことで解析初期条件を取得してもよい。初期条件取得部１０７は、例えば入力部１３１を介して解析初期条件が入力される場合には、入力された解析初期条件を取得してもよい。
なお、統合制御部１０８は必ずしも大規模最適化装置１が備える必要は無い。統合制御部１０８は、高速最適化装置２が備えてもよい。このような場合、より具体的には、制御部２０が統合制御部１０８を備える。
なお、通信部１１は、区間通過指標等の大規模最適化装置１に関する各種情報を記憶するＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の外部記憶装置に接続するためのインタフェースを含んで構成されてもよい。このような場合、通信部１１は区間通過指標を接続先の外部記憶装置に出力してもよい。
なお、通信部２１は、選択経路指標等の高速最適化装置２に関する各種情報を記憶するＵＳＢメモリ等の外部記憶装置に接続するためのインタフェースを含んで構成されてもよい。このような場合、通信部２１は選択経路指標を接続先の外部記憶装置に出力してもよい。
なお、大規模最適化装置１と高速最適化装置２とは、必ずしも異なる装置として実装される必要は無い。大規模最適化装置１と高速最適化装置２とは、例えば両者の機能を併せ持つ１つの装置として実装されてもよい。
なお、大規模最適化装置１は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、大規模最適化装置１が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。第１最適化処理実行部１０４と初期条件取得部１０７と統合制御部１０８とは、例えばそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。
なお、高速最適化装置２は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、高速最適化装置２が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。
なお、大規模最適化装置１と高速最適化装置２の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
１００…組合せ最適化問題処理システム、１…大規模最適化装置、２…高速最適化装置、１０…制御部、１１…通信部、１２…記憶部、１３…ユーザインタフェース、１３１…入力部、１３２…出力部、２０…制御部、２１…通信部、２２…記憶部、２３…ユーザインタフェース、２３１…入力部、２３２…出力部、２４…選択経路指標取得部、４１０…量子ビット体、４１１…量子ビット、４２０…断熱制御部、４３０…測定装置、４４０…適合指標取得部、４４１…プロセッサ、４４２…メモリ、１０１…通信制御部、１０２…入力制御部、１０３…出力制御部、１０４…第１最適化処理実行部、１０５…外部情報取得部、１０６…記録部、１０７…初期条件取得部、１０８…統合制御部、２０１…通信制御部、２０２…入力制御部、２０３…出力制御部、２０４…第２最適化処理実行部、２０５…外部情報取得部、２０６…記録部、９１…プロセッサ、９２…メモリ、９３…プロセッサ、９４…メモリ

Claims (4)

  1. 複数の移動体と各前記移動体が通過する路とを有する解析対象の系における前記移動体の移動の滞りの度合を表す関数であって第１変数と第２変数との２つの変数で表される関数である解析関数における第２変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第１変数の値を取得する最適化処理を実行する第１最適化処理実行部と、
    前記解析関数における第１変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第２変数の値を取得する最適化処理を実行する第２最適化処理実行部と、
    所定の終了条件が満たされるまで、前記第１最適化処理実行部と前記第２最適化処理実行部とに交互に最適化処理を実行させる統合制御部と、
    を備え、
    前記第１最適化処理実行部は、前記第２変数の値として前記第２最適化処理実行部が取得した前記第２変数の値を取得し、
    前記第２最適化処理実行部は、前記第１変数の値として前記第１最適化処理実行部が取得した前記第１変数の値を取得し、
    前記第１変数は前記路の一部の区間であって前記路の隣接する分岐点間の区間である分割区間を前記移動体が通過する回数の多さを示す区間通過指標であり、前記第２変数は前記移動体の経路の候補を示す選択経路指標である、
    組合せ最適化問題処理システム。
  2. 前記第２最適化処理実行部は、量子アニーリングによって前記第１変数の値を取得する、
    請求項１に記載の組合せ最適化問題処理システム。
  3. 複数の移動体と各前記移動体が通過する路とを有する解析対象の系における前記移動体の移動の滞りの度合を表す関数であって第１変数と第２変数との２つの変数で表される関数である解析関数における第２変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第１変数の値を取得する最適化処理を実行する第１最適化処理実行ステップと、
    前記解析関数における第１変数の値を固定して前記度合を極小値にする前記第２変数の値を取得する最適化処理を実行する第２最適化処理実行ステップと、
    所定の終了条件が満たされるまで、前記第１最適化処理実行ステップと前記第２最適化処理実行ステップとを交互に実行させる統合制御ステップと、
    を有し、
    前記第１最適化処理実行ステップにおいては、前記第２変数の値として前記第２最適化処理実行ステップにおいて取得された前記第２変数の値が取得され、
    前記第２最適化処理実行ステップにおいては、前記第１変数の値として前記第１最適化処理実行ステップにおいて取得された前記第１変数の値が取得され、
    前記第１変数は前記路の一部の区間であって前記路の隣接する分岐点間の区間である分割区間を前記移動体が通過する回数の多さを示す区間通過指標であり、前記第２変数は前記移動体の経路の候補を示す選択経路指標である、
    組合せ最適化問題処理方法。
  4. 請求項１又は２に記載の組合せ最適化問題処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016531343A (ja) * 2013-06-28 2016-10-06 ディー−ウェイブ システムズ，インコーポレイテッド データの量子処理のためのシステムおよび方法
US20190164418A1 (en) * 2017-11-30 2019-05-30 Volkswagen Ag System and method for predicting and maximizing traffic flow

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016531343A (ja) * 2013-06-28 2016-10-06 ディー−ウェイブ システムズ，インコーポレイテッド データの量子処理のためのシステムおよび方法
US20190164418A1 (en) * 2017-11-30 2019-05-30 Volkswagen Ag System and method for predicting and maximizing traffic flow

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
大関 真之: "量子アニーリングが加速する最適化技術", 第６２回 システム制御情報学会 研究発表講演会講演論文集 [CD-ROM], JPN6021013168, 2018, ISSN: 0004571743 *

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