1.
組合せ最適化問題を量子アニーリング
シミュレータで解く
開発企画部 朱川 聖人

2.
目次
1. 組み合わせ最適化問題
2. アニーリングアルゴリズム
3. 量子アニーリング
4. 量子コンピューティングクラウドの紹介
5. 巡回セールスマン問題を解く

3.
組み合わせ最適化問題
Nが増えると組み合わせが膨大
現実的には次の問題のように解く
必須な栄養を満たしつつ、カロリー
が最も低い組み合わせは？
→目的関数: f(X)へ変換して最小化
完全栄養マクドナルド食問題
一日に必要な栄養素を満たす献立とは

4.
アニーリング
似てる
位置エネルギー
E(X)
X
状態空間
目的関数
f(X)
X
状態空間
エネルギー
E(X)
組み合わせ最適化 量子アニーリングのイメージ
初期状態
トンネル効果

5.
Fixstars Amplify
組み合わせ最適化問題をイジングマシン(又シミュレータ)で解くクラウド基盤
特徴
● 色んなマシンに対応
● 無料(個人利用)
● シンプル→後述
導入
1. pip3 install amplify
2. アクセストークンの取得
3. Let’s プログラミング

6.
Fixstars Amplifyを用いたプログラミング
1. 問題を目的関数f(s)に変換
2. 目的関数をイジングモデルへ変換
3. イジングモデルを物理モデルに変換
4. 物理モデルを用いてマシンを制御
5. 実行
Amplify SDKでラップ

7.
実演
無料なので是非遊んでみよう
オンライン実行環境
Fixstars Amplifyオンラインデモ
https://amplify.fixstars.com/demo

8.
数の分割問題を解く
整数の部分集合 A={a0, … aN-1} をSum(A1) = Sum(A2)となるように分割
目的関数:
目的関数が最小となるイジングスピンsiの組み合わせを探る