TOP
|
特許
|
意匠
|
商標
特許ウォッチ
Twitter
他の特許を見る
10個以上の画像は省略されています。
公開番号
2024122380
公報種別
公開特許公報(A)
公開日
2024-09-09
出願番号
2023029896
出願日
2023-02-28
発明の名称
演算プログラム、演算方法、および情報処理装置
出願人
富士通株式会社
代理人
個人
主分類
G06N
99/00 20190101AFI20240902BHJP(計算;計数)
要約
【課題】 サンプリング回数を低減することができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供する。
【解決手段】 演算プログラムは、コンピュータに、学習データ群に基づきイジングモデルを作成し、イジングマシンを用いて前記イジングモデルについて第1設定数分の第1推薦点を探索し、前記学習データに対して遺伝的アルゴリズムによって第2設定数分の第2推薦点を探索し、前記第1推薦点および前記第1推薦点の第1評価値と、前記第2推薦点および前記第2推薦点の第2評価値と、をそれぞれ学習データとして前記学習データ群に加えるという処理を繰り返す演算処理において、前記イジングモデルの精度に応じて、前記第1設定数および前記第2設定数を決定する処理を実行させる。
【選択図】 図5
特許請求の範囲
【請求項1】
コンピュータに、
学習データ群に基づきイジングモデルを作成し、イジングマシンを用いて前記イジングモデルについて第1設定数分の第1推薦点を探索し、前記学習データに対して遺伝的アルゴリズムによって第2設定数分の第2推薦点を探索し、前記第1推薦点および前記第1推薦点の第1評価値と、前記第2推薦点および前記第2推薦点の第2評価値と、をそれぞれ学習データとして前記学習データ群に加えるという処理を繰り返す演算処理において、
前記イジングモデルの精度に応じて、前記第1設定数および前記第2設定数を決定する処理を実行させることを特徴とする演算プログラム。
続きを表示(約 1,200 文字)
【請求項2】
前記コンピュータに、
前記イジングモデルの精度が閾値未満である場合には、前記第1推薦点を探索せずに前記第2推薦点設定数を増やして前記第2推薦点を探索する処理を実行させることを特徴とする請求項1に記載の演算プログラム。
【請求項3】
前記コンピュータに、
前記イジングモデルの精度が閾値未満である場合に、前記第1推薦点を探索せずに、前記第1設定数および前記第2設定数の和を前記第2設定数に設定して前記第2推薦点を探索する処理を実行させることを特徴とする請求項1に記載の演算プログラム。
【請求項4】
前記コンピュータに、
前記イジングモデルの精度が閾値以上である場合には、前記第1設定数および前記第2設定数を変更せずに、前記第1推薦点および前記第2推薦点を探索する処理を実行させることを特徴とする請求項1に記載の演算プログラム。
【請求項5】
前記学習データ群における前記学習データの個数に上限が設けられており、
前記コンピュータに、
前記学習データ群において前記学習データの個数が前記上限を超えた場合に、前記学習データのそれぞれの評価値に応じて、前記学習データ群を更新する処理を実行させることを特徴とする請求項1に記載の演算プログラム。
【請求項6】
前記コンピュータに、
前記学習データ群における前記学習データの個数が前記上限を超えた場合に、評価値の高い順に前記上限の個数分の前記学習データを前記学習データ群に残して他の前記学習データを削除する処理を実行させることを特徴とする請求項5に記載の演算プログラム。
【請求項7】
学習データ群に基づきイジングモデルを作成し、イジングマシンを用いて前記イジングモデルについて第1設定数分の第1推薦点を探索し、前記学習データに対して遺伝的アルゴリズムによって第2設定数分の第2推薦点を探索し、前記第1推薦点および前記第1推薦点の第1評価値と、前記第2推薦点および前記第2推薦点の第2評価値と、をそれぞれ学習データとして前記学習データ群に加えるという処理を繰り返す演算処理において、
前記イジングモデルの精度に応じて、前記第1設定数および前記第2設定数を決定する処理をコンピュータが実行することを特徴とする演算方法。
【請求項8】
学習データ群に基づきイジングモデルを作成し、イジングマシンを用いて前記イジングモデルについて第1設定数分の第1推薦点を探索し、前記学習データに対して遺伝的アルゴリズムによって第2設定数分の第2推薦点を探索し、前記第1推薦点および前記第1推薦点の第1評価値と、前記第2推薦点および前記第2推薦点の第2評価値と、をそれぞれ学習データとして前記学習データ群に加えるという処理を繰り返す演算処理において、前記イジングモデルの精度に応じて、前記第1設定数および前記第2設定数を決定する決定部、を備えることを特徴とする情報処理装置。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本件は、演算プログラム、演算方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示(約 1,700 文字)
【背景技術】
【0002】
バイナリ変数のサンプリングを行うことで最適化を行なう技術が開示されている(例えば、特許文献1~3参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2022-190752号公報
特開2021-33544号公報
特開2022-45870号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
例えば、QUBO形式のイジングモデルを用いたサンプリング技術は、モデル上の推薦点を逐次的にサンプリングする手法であるため、サンプリング領域が限定されてしまうおそれがある。そこで、複数の推薦手法を用いることが考えられる。しかしながら、複数の推薦手法を用いる場合には、推薦数の調整が難しい。結果として、サンプリング回数が多くなってしまうおそれがある。
【0005】
1つの側面では、本件は、サンプリング回数を低減することができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
1つの態様では、演算プログラムは、コンピュータに、学習データ群に基づきイジングモデルを作成し、イジングマシンを用いて前記イジングモデルについて第1設定数分の第1推薦点を探索し、前記学習データに対して遺伝的アルゴリズムによって第2設定数分の第2推薦点を探索し、前記第1推薦点および前記第1推薦点の第1評価値と、前記第2推薦点および前記第2推薦点の第2評価値と、をそれぞれ学習データとして前記学習データ群に加えるという処理を繰り返す演算処理において、前記イジングモデルの精度に応じて、前記第1設定数および前記第2設定数を決定する処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
サンプリング回数を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
QUBO形式での解の探索を例示する図である。
多数のユーザが見た映画の評価値を表す図である。
QUBO形式のモデルを用いたサンプリング技術における実行手順を表すフローチャートである。
(a)は情報処理装置の全体構成を例示するブロック図であり、(b)は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
(a)は交叉を例示する図であり、(b)は突然変異を例示する図である。
(a)は磁気シールドの最適化問題を例示する図であり、(b)はガウス基底関数の配置を例示する図であり、(c)はコイルから発生する磁束線を例示する図である。
正の配置および負の配置を例示する図である。
形状関数yの分布を表す図である。
(a)および(b)はシミュレーション結果を示す図である。
(a)および(b)はシミュレーション結果を示す図である。
(a)~(c)はランダムサンプリングの手法、FMDAのみの手法、本実施例の手法のそれぞれの探索により得られた結果の一覧である。
(a)は各反復におけるDA推薦数およびGA推薦数を表す図であり、(b)は各反復における最良値のプロットを表す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
多数の組合せや順序などから評価値の高い良解を探索する技術として、バイナリ変数のサンプリング技術が用いられている。バイナリ変数のサンプリング技術として、ランダムにサンプリングを行うサンプリング技術、QUBO形式のイジングモデルを用いたサンプリング技術などが挙げられる。
【0010】
ランダムにサンプリングを行うサンプリング技術は、手軽にサンプリングを行うことができる一方、サンプリング効率が悪く、高い精度で良解を得るためにはサンプリング回数が多くなってしまうという欠点を有している。
(【0011】以降は省略されています)
この特許をJ-PlatPatで参照する
関連特許
富士通株式会社
電源装置
16日前
富士通株式会社
画像生成方法
22日前
富士通株式会社
冷却モジュール
24日前
富士通株式会社
車線区分装置及び方法
2日前
富士通株式会社
評価プログラム、方法、及び装置
22日前
富士通株式会社
情報処理装置,プログラムおよび制御方法
2日前
富士通株式会社
分子動力学計算プログラム、方法、及び装置
2日前
富士通株式会社
予測プログラム、予測方法及び情報処理装置
17日前
富士通株式会社
方策学習装置、方策学習方法及び通信システム
17日前
富士通株式会社
プログラム、情報処理方法および情報処理装置
22日前
富士通株式会社
情報処理装置、手続きプログラムおよび手続き方法
23日前
富士通株式会社
情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置
23日前
富士通株式会社
医薬品管理装置、医薬品管理方法、医薬品管理プログラム
3日前
富士通株式会社
情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置
3日前
富士通株式会社
タスク制御プログラム、情報処理装置及びタスク制御方法
2日前
富士通株式会社
情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理システム
22日前
富士通株式会社
業務管理プログラム、業務管理方法、および情報処理装置
9日前
富士通株式会社
情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置
18日前
富士通株式会社
期待値算出システム、期待値算出装置、及び期待値算出方法
18日前
富士通株式会社
歩行訓練支援プログラム、歩行訓練支援方法、および情報処理装置
4日前
富士通株式会社
量子計算支援プログラム、量子計算支援方法、および情報処理装置
10日前
富士通株式会社
エレベータ管理プログラム、エレベータ管理方法、エレベータ管理装置
19日前
富士通株式会社
リソース割当て装置、リソース割当て方法、およびリソース割当てプログラム
16日前
富士通株式会社
基底エネルギー算出プログラム、基底エネルギー算出装置、および基底エネルギー算出方法
11日前
富士通株式会社
サイドリンクリソースの再選択方法及び装置
3日前
富士通株式会社
基地局、移動局、通信システム、及び通信方法
15日前
富士通株式会社
ワイヤーハーネス製造図設計支援プログラム、ワイヤーハーネス製造図設計支援方法、および情報処理装置
2日前
個人
非正規コート
12日前
個人
人物再現システム
9日前
個人
AI飲食最適化プラグイン
2日前
有限会社ノア
データ読取装置
10日前
個人
電話管理システム及び管理方法
3日前
個人
広告提供システムおよびその方法
12日前
株式会社ザメディア
出席管理システム
17日前
個人
日誌作成支援システム
9日前
トヨタ自動車株式会社
作業判定方法
18日前
続きを見る
他の特許を見る