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公開番号2025099934
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023216935
出願日2023-12-22
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 20190101AFI20250626BHJP(計算;計数)
要約【課題】ロバスト解を求め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】コンピュータに、入力変数と評価値とが関連付けられた教師データを複数含む教師データセットに基づいてイジングモデルを作成する処理と、イジングモデルに基づいて推薦入力変数の値を探索する処理と、探索された推薦入力変数の値に変動を与えて、変動を与えた後の推薦入力変数の値についての評価値を算出する処理と、教師データセットに含まれる教師データに推薦入力変数の値が存在しない場合には、推薦入力変数の値と、算出された評価値とを新たな教師データとして教師データセットに追加し、教師データセットに含まれる教師データに推薦入力変数の値が存在する場合には、当該教師データの評価値と、変動を与えた後の推薦入力変数の値についての評価値との統計値を当該教師データの評価値として更新する処理と、を繰り返し実行させる。
【選択図】図4

特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
入力変数と評価値とが関連付けられた教師データを複数含む教師データセットに基づいてイジングモデルを作成する処理と、
前記イジングモデルに基づいて推薦入力変数の値を探索する処理と、
探索された前記推薦入力変数の値に変動を与えて、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値を算出する処理と、
前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在しない場合には、前記推薦入力変数の値と、算出された前記評価値とを新たな教師データとして前記教師データセットに追加し、前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在する場合には、当該教師データの前記評価値と、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値との統計値を当該教師データの前記評価値として更新する処理と、を繰り返し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 1,100 文字）【請求項２】
前記統計値は、平均値であ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】
前記推薦入力変数の値に変動を与える場合の変動値を１つにす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】
前記変動値は、乱数を用いたランダム値であることを特徴とする請求項３に記載の演算プログラム。
【請求項５】
前記推薦入力変数の値に変動を与える場合に、変動値に上限を設定す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】
前記イジングモデルを作成する際に、前記教師データの前記入力変数をバイナリ値のベクトルデータに変換す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７】
コンピュータが、
入力変数と評価値とが関連付けられた教師データを複数含む教師データセットに基づいてイジングモデルを作成する処理と、
前記イジングモデルに基づいて推薦入力変数の値を探索する処理と、
探索された前記推薦入力変数の値に変動を与えて、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値を算出する処理と、
前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在しない場合には、前記推薦入力変数の値と、算出された前記評価値とを新たな教師データとして前記教師データセットに追加し、前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在する場合には、当該教師データの前記評価値と、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値との統計値を当該教師データの前記評価値として更新する処理と、を繰り返し実行することを特徴とする演算方法。
【請求項８】
入力変数と評価値とが関連付けられた教師データを複数含む教師データセットに基づいてイジングモデルを作成する処理と、前記イジングモデルに基づいて推薦入力変数の値を探索する処理と、探索された前記推薦入力変数の値に変動を与えて、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値を算出する処理と、前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在しない場合には、前記推薦入力変数の値と、算出された前記評価値とを新たな教師データとして前記教師データセットに追加し、前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在する場合には、当該教師データの前記評価値と、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値との統計値を当該教師データの前記評価値として更新する処理と、を繰り返し実行する実行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 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
最適化問題に関する技術が開示されている（例えば、特許文献１～５参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０２１－５０４８３６号公報
特開２０２３－７５６１２号公報
特開２０２２－８５１６４号公報
米国特許公開第２０２０／０２４２５０４号
米国特許公開第２０２０／００９００７１号
【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てサンプリングを行うことで最適化することが考えられている。しかしながら、ロバスト解を求めることは困難である。
【０００５】
１つの側面では、本件は、ロバスト解を求め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、入力変数と評価値とが関連付けられた教師データを複数含む教師データセットに基づいてイジングモデルを作成する処理と、前記イジングモデルに基づいて推薦入力変数の値を探索する処理と、探索された前記推薦入力変数の値に変動を与えて、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値を算出する処理と、前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在しない場合には、前記推薦入力変数の値と、算出された前記評価値とを新たな教師データとして前記教師データセットに追加し、前記教師データセットに含まれる前記教師データに前記推薦入力変数の値が存在する場合には、当該教師データの前記評価値と、変動を与えた後の前記推薦入力変数の値についての前記評価値との統計値を当該教師データの前記評価値として更新する処理と、を繰り返し実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
ロバスト解を求めることができる。
【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。
最適解を例示する図である。
ＦＭＱＡにおける繰り返し単位を表すフローチャートである。
本実施例の原理について説明するための図である。
（ａ）は教師データセットを例示する図であり、（ｂ）は更新後の教師データセットを例示する図であり、（ｃ）は平均化したＦＭモデルを例示する図である。
（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。
最小化問題を例示する図である。
シミュレーション結果を示す図である。
【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）

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