优化装置和优化方法制造方法及图纸

提供了优化装置和优化方法。优化装置包括：搜索单元，其基于当在表示伊辛模型的能量的评估函数中包括的多个状态变量之一的值变化时的能量的变化量来搜索使能量最小化的最优解；以及转换允许范围确定单元，其基于在多个状态变量中包括的多个状态变量组中的第一状态变量组中具有第一值的第一状态变量的第一标识号来确定在多个状态变量组中的第二状态变量组中被允许从第二值变化的第二状态变量的第二标识号的上限或下限，并且在多个状态变量组的每个状态变量组中，状态变量中的一个状态变量具有第一值并且其他状态变量具有第二值。二值。二值。

【技术实现步骤摘要】
优化装置和优化方法


[0001]本文讨论的实施方式涉及优化装置和优化方法。

技术介绍

[0002]作为计算诺依曼型计算机不易处理的大规模组合优化问题的优化装置，存在使用伊辛型评估函数(也称为能量函数等)的伊辛装置(也称为玻尔兹曼机)。
[0003]在通过伊辛装置进行的计算中，使用伊辛模型来替换计算目标的问题，该伊辛模型是表示磁体的自旋行为的模型。通过马尔可夫链蒙特卡罗方法例如模拟退火方法或副本交换方法(也称为交换蒙特卡罗方法)来搜索使伊辛模型类型评估函数的值(对应于伊辛模型的能量)最小化的状态。该状态由包括在评估函数中的多个状态变量的值来表示。
[0004]存在相关技术的优化装置，其通过使用数字电路执行马尔可夫链蒙特卡罗方法来搜索使能量最小化的状态。相关技术的优化装置通过一次改变仅单个状态变量的值来计算能量变化量，并且根据通过将与温度对应的噪声值与变化量相加而获得的值来确定是否允许状态变量的变化。还以预定的概率允许能量随其增加的状态变量的值的变化，并且该概率随着温度的降低而降低。
[0005]存在具有下述约束(1热约束)的优化问题，在该约束中，包括在评估函数中的状态变量组中的具有值1的状态变量的数量为仅一个。作为1热约束，存在其中在一组约束表达式中每个状态变量仅出现一次的约束，以及其中当N2个状态变量以N行和N列的矩阵形式布置时包括在单行和单列中的状态变量的值之和为1的约束。在下文中，前一个1热约束称为1向1热约束(1
‑
Way 1
‑
hot constraint)，以及后一个1热约束称为2向1热约束(2
‑
Way 1
‑
hot constraint)。例如，流量优化问题、装箱问题等具有1向1热约束。例如，旅行商问题、车辆调度计划问题、二次分配问题等具有2向1热约束。
[0006]在相关技术中，已经提出了通过使用遗传算法或量子计算来计算车辆调度计划问题的技术。
[0007]日本公开特许公报第2003
‑
285930号和第2003
‑
114132号被公开作为相关技术。

技术实现思路

[0008][技术问题][0009]一些组合优化问题包括许多约束条件，并且这样的组合优化问题的评估函数包括与各个约束条件对应的约束项。由于包括许多约束项的评估函数具有包括许多局部最大值和局部最小值的复杂潜在形状，因此存在向最优解的收敛性降低的问题。
[0010]在一个方面，本公开内容的目的是提供可以提高向最优解的收敛性的优化装置和优化方法。
[0011][问题的解决方案][0012]根据实施方式的方面，一种优化装置包括：搜索单元，其基于当在表示伊辛模型的能量的评估函数中包括的多个状态变量之一的值变化时的能量的变化量来搜索使能量最
小化的最优解；以及转换允许范围确定单元，其基于在多个状态变量中包括的多个状态变量组中的第一状态变量组中具有第一值的第一状态变量的第一标识号来确定在多个状态变量组中的第二状态变量组中被允许从第二值变化的第二状态变量的第二标识号的上限或下限，并且在多个状态变量组的每个状态变量组中，状态变量中的一个状态变量具有第一值并且其他状态变量具有第二值。
[0013][专利技术的有利效果][0014]在一个方面，本公开内容可以提高向最优解的收敛性。
附图说明
[0015]图1示出了根据第一实施方式的优化装置的示例；
[0016]图2示出了转换结果的示例；
[0017]图3示出了满足约束条件和不满足约束条件的情况的示例；
[0018]图4示出了允许值变化的范围的确定的另一示例；
[0019]图5示出了根据第二实施方式的优化装置的示例；
[0020]图6示出了转换允许范围确定单元的示例；
[0021]图7示出了边界值的计算的示例；
[0022]图8示出了转换允许
‑
禁止信号输出单元和存储单元的示例；
[0023]图9示出了转换允许
‑
禁止位生成电路的示例；
[0024]图10示出了ΔE计算单元的示例；
[0025]图11示出了D
t
和r
i,t
的存储示例；
[0026]图12示出了情况1的示例；
[0027]图13示出了在情况1的状态转换之前和之后的r
i,t
的存储示例；
[0028]图14示出了情况2的示例；
[0029]图15示出了情况3的示例；
[0030]图16示出了在情况3的状态转换之前和之后的r
i,t
的存储示例；
[0031]图17示出了ΔE计算单元的另一示例；以及
[0032]图18是示出优化装置的整体操作流程的示例的流程图。
具体实施方式
[0033]在下文中，参照附图描述本公开内容的实施方式。
[0034](第一实施方式)
[0035]图1示出了根据第一实施方式的优化装置的示例。
[0036]优化装置10搜索使对组合优化问题进行建模的伊辛模型的能量最小化的最优解。
[0037]伊辛模型的能量由例如由以下表达式(1)表示的评估函数(E(x))定义。
[0038][0039]右侧的第一项针对可从包括在评估函数中的所有状态变量中选择的两个状态变量的所有组合在没有遗漏和重叠的情况下将两个状态变量值和权重系数的乘积相加，其
中，x
i
是第i个状态变量，x
j
是第j个状态变量，以及W
ij
是指示第i个状态变量与第j个状态变量之间的权重(例如，耦合的强度)的权重系数。W
ii
＝0。通常满足关系W
ij
＝W
ji
(例如，权重系数的系数矩阵通常是对称矩阵)。
[0040]右侧的第二项是所有状态变量的偏置系数与状态变量的值的乘积之和，其中，b
i
表示第i个状态变量的偏置系数，以及c是常数。
[0041]例如，伊辛模型中自旋的
“‑
1”对应于状态变量的值“0”，以及伊辛模型中自旋的“+1”对应于状态变量的值“1”。因此，状态变量可以称为具有值0或1的“位”。
[0042]使表达式(1)的值最小化的状态变量的值的组合是问题的解(最优解)。
[0043]优化装置10包括搜索单元11和转换允许范围确定单元12。
[0044]搜索单元11执行确定处理，该确定处理基于当包括在如上所述的评估函数中的多个状态变量中的任何状态变量的值变化时的能量的变化量来确定该值是否可以变化。基于确定处理的结果，搜索单元11执行改变多个状态变量中的任何状态变量的值的处理(更新处理)。搜索单元11通过重复这些处理来搜索使能量最小化的最优解。
[0045]在以下示例中，搜索单元11在满足1热约束(以下示例中为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种优化装置，包括：搜索单元，其基于当在表示指示组合优化问题的伊辛模型的能量的评估函数中包括的多个状态变量之一的值变化时的所述能量的变化量，通过重复在允许的值范围内的所述值的变化来搜索使所述能量最小化的最优解；以及转换允许范围确定单元，其基于在所述多个状态变量中包括的多个状态变量组中的第一状态变量组中具有第一值的第一状态变量的第一标识号来确定从在所述多个状态变量组中的第二状态变量组中被允许从第二值变化的第二状态变量的第二标识号的上限和下限中选择的限制中的至少一个，并且在所述多个状态变量组的每个状态变量组中，所述状态变量中的一个状态变量具有所述第一值并且其他状态变量具有第二值。2.根据权利要求1所述的优化装置，其中，所述搜索单元包括计算所述能量的变化量的能量变化量计算单元，以及当在所述第二状态变量组中除了被允许从所述第二值变化的所述第二状态变量之外的状态变量从所述第二值变化时，所述能量变化量计算单元输出某个正值作为所述变化量。3.根据权利要求1所述的优化装置，其中，当所述组合优化问题是多个节点的路径问题时，所述多个状态变量的数量是通过将比多个运输车辆的数量少一的值与除了出发点之外的多个节点的数量相加而获得的值的平方。4.根据权利要求3所述的优化装置，其中，所述多个状态变量组的数量比所述运输车辆的数量少一个，并且所述多个状态变量组中的每一个包括下述的状态变量：所述状态变量的数量与所述多个节点的数量相同并且所述状态变量表示数量比所述运输车辆的数量少一个的所述运输车辆中的任何运输车辆是否已经在某时间处返回所述出发点。5.根据权利要求4所述的优化装置，其中，所述转换允许范围确定单元确定从上限和下限中选择的限制中的至少一个，使得在数量比所述运输车辆的数量少一个的运输车辆中，在第一运输车辆访问所述多个节点中的任何节点之前的时间处访问所述节点的第二运输车辆在所述第一运输车辆返回所述出发点之前的时间处返回所述出发点。6.根据权利要求5所述的优化装置，其中，所述转换允许范围确定单元确定从上限和下限中选择的限制中的至少一个，使得所述第一运输车辆不会在紧接在所述第二运输车辆返回所述所述出发点的时间之后的时间处...

【专利技术属性】
技术研发人员：神田浩一，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：