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No.107-24

著者	1) 近藤俊樹, 2) 小平剛央, 3) 源勇気
著者（英）	1) Toshiki Kondo, 2) Takehisa Kohira, 3) Yuki Minamoto
勤務先	1) マツダ, 2) マツダ, 3) Fixstars Amplify
勤務先（英）	1) Mazda, 2) Mazda, 3) Fixstars Amplify
抄録	近年注目されている量子アニーリング(QA)を活用し，大規模な車両設計最適化問題を効率的に求解できるか検証する．本論文では，ブラックボックス型評価関数にも適用可能なFMQAに着目し，適用の課題となる重みの調整や解の多様性確保の解決手法を提案し，従来手法との比較を行うことでQAの優位性を検討する．
抄録（英）	We examine the potential of Quantum Annealing (QA) for efficiently solving large-scale vehicle design optimization problems. In this paper, we focus on FMQA, which is applicable to black-box evaluation functions, and proposes solutions to challenges such as adjustment of function weights and diversity preservation of solutions. By comparing proposed method with conventional optimization methods, we discuss the superiority of QA in actual design problems. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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