信息处理设备、指定方法和非暂态计算机可读存储介质与流程

1.本实施方式涉及信息处理设备等。


背景技术：

2.在求解组合优化问题的情况下，通常使用专用求解器，例如or
‑
tools、cplex和gurobi。在使用专用求解器的情况下，虽然可以获得最优解，但是其通常花费长时间来计算最优解。
3.同时，可以通过使用退火机代替专用求解器来在保持最优解的精度的同时在较短的时间内执行计算。在使用退火机的情况下，通过优化将退火机的多个参数调节成接近通过专用求解器达到的目标函数的值(在下文中称为能量值)，从而求解优化问题。
4.在执行优化计算时，使用由0或1表示的二进制变量(位)。因此，最优解包括能量值和指示解的组成的位状态。例如，在与乘积产生有关的优化问题的情况下，可以根据通过专用求解器或退火机获得的最优解的位状态来确定要产生的乘积的类型、数目等的组合。
5.在下面的描述中，通过专用求解器获得的优化问题的最优解将被称为“参考解”。通过退火机获得的优化问题的最优解将被称为“退火解”。


技术实现要素：

6.[技术问题]
[0007]
然而，根据上述常规技术，即使当通过专用求解器获得的最优解的能量值和通过退火机获得的最优解的能量值相同时，参考解的位状态也可以与退火解的位状态不同。
[0008]
例如，基于通过已使用的专用求解器获得的参考解来优化乘积的产生地点的机制、布置、设备和操作系统。因此，即使当最优解的能量值与专用求解器的能量值相同时，乘积的产生地点的机制、布置、设备和操作系统也需要随着与参考解的位状态不同的退火解的位状态而变化，这难以处理。例如，由于产生地点的各种变化，这可能导致多余成本和增加工时。
[0009]
在一个方面，提供了一种使得在使用退火机求解优化问题的情况下的退火解的位状态接近于在使用专用求解器求解优化问题的情况下的参考解的位状态的解决方案。
[0010]
[问题的解决方案]
[0011]
根据实施方式的方面，由计算机实现的指定方法包括：通过使用专用求解器基于第一参数求解优化问题来计算参考解和参考值，参考解由优化问题的目标函数中包括的多个位指定，参考值是与参考解相对应的目标函数的能量值；通过使用退火机基于多个第二参数求解优化问题来计算退火解和退火值，退火解由多个位指定，退火值是与退火解相对应的目标函数的能量值；以及在多个第二参数中指定要在使用退火机求解优化问题的情况下使用的参数，参数的指定通过使用参考解中的多个位的第一位状态与退火解中的多个位的第二位状态之间的汉明距离以及退火值与参考值之间的差来执行。
[0012]
[发明的有益效果]
[0013]
根据本发明的一个方面，可以使得在使用退火机求解优化问题的情况下的退火解的位状态接近于在使用专用求解器求解优化问题的情况下的参考解的位状态。
附图说明
[0014]
图1是用于说明参考技术的图表(1)；
[0015]
图2是用于说明参考技术的图表(2)；
[0016]
图3是用于说明参考技术的图表(3)；
[0017]
图4是用于说明初次筛选的图表；
[0018]
图5是用于说明二次筛选的图表；
[0019]
图6是用于说明由信息处理设备选择的种子的有效性的表；
[0020]
图7是示出根据本实施方式的信息处理装置的配置的功能框图；
[0021]
图8是示出第二计算结果表的示例性数据结构的图；
[0022]
图9是示出初次筛选表的示例性数据结构的图；
[0023]
图10是示出二次筛选表的示例性数据结构的图；
[0024]
图11是示出根据本实施方式的信息处理设备的处理过程的流程图(1)；
[0025]
图12是示出根据本实施方式的信息处理设备的处理过程的流程图(2)；以及
[0026]
图13是示出实现与根据本实施方式的信息处理设备的功能类似的功能的计算机的示例性硬件配置的图。
具体实施方式
[0027]
在下文中，将参照附图详细描述在本技术中公开的信息处理设备、指定方法和指定程序的实施方式。注意，实施方式不限于本实施方式。
[0028]
[实施方式]
[0029]
在描述本实施方式之前，将描述参考技术。在使用退火机求解优化问题时，虽然根据优化问题的特征来设置和调节各种参数，但是可能存在具有近似能量值的多个局部解。在存在多个局部解的情况下，即使有效能量值(例如，四舍五入到两个小数点位)相同，参考解的位状态和退火解的位状态也可以根据哪个参数被设置以及如何设置而不同。注意，参数的示例包括种子、起始温度、温度下降梯度、迭代次数、计算时间等。
[0030]
在此，可以设想以如下方式预先找到有效参数，该方式使得退火解的位状态类似于参考解的位状态。例如，对于“具有类似特征的优化问题”，集中设置和调节预先找到的有效参数，由此可以快速且有效地计算出具有与参考解的位状态类似的位状态的退火解。在此，例如，由于通常在相同地点处产生类似的乘积，因此在一个产生地点处处理的组合优化问题是“具有类似特征的优化问题”。
[0031]
根据参考技术，根据以下过程来指定用于获得具有与参考解的位状态类似的位状态的退火解的退火机的有效参数。实现参考技术的装置将被称为“参考装置”。参考装置通过使用专用求解器求解优化问题来预先计算参考解的能量值。参考解的能量值将被称为“参考值”。
[0032]
同时，参考装置准备多个参数。在此，作为参数之一的种子被关注。将种子0至9设置为具有不同值的多个种子。参考装置针对每个种子计算退火解。退火解的能量值将被称
为“退火值”。
[0033]
图1是用于说明参考技术的图表(1)。参考装置针对每个种子的退火值来计算与参考值的差δe。在图1中，在曲线图g1中示出了每个种子与δe之间的关系。曲线图g1的横轴是与种子相对应的轴，以及纵轴是与δe相对应的轴。
[0034]
参考装置选择其中δe小于阈值的种子。在图1所示的示例中，由于与种子0和种子6相对应的δe值小于阈值，因此参考装置选择种子0和种子6。这指示使用种子0和种子6计算出的退火值接近于参考值。
[0035]
随后，参考装置在退火机中将所选种子设置为初始值，并且以如下方式计算解，该方式使得目标函数的值接近最优值。图2是用于说明参考技术的图表(2)。在图2中，在曲线图g2中示出了用于在退火机中设置所选种子(种子0和种子6)以及计算解的计算时间与δe之间的关系。曲线图g2的横轴是与计算时间相对应的轴，以及纵轴是与δe相对应的轴。
[0036]“圆”绘图指示在在退火机中将种子0设置为初始值的情况下，在每个计算时间处的退火值与参考值之间的差。“x”绘图指示在在退火机中将种子6设置为初始值的情况下，在每个计算时间处的退火值与参考值之间的差。
[0037]
如图2所示，随着计算时间增加，能量值接近最优值并且δe的值减小。例如，当δe的值下降低于阈值时，参考装置结束优化计算。
[0038]
参考装置将在优化计算完成时的退火解的位状态转换为乘积类型和乘积数目。此外，参考装置将参考解的位状态转换为乘积类型和乘积数目。
[0039]
图3是用于说明参考技术的图表(3)。对于每种乘积类型，图3示出了基于参考解的乘积数目、基于种子0的乘积数目以及基于种子6的乘积数目之间的关系。在此，乘积类型是“a至n”。在参考解中，乘积d为“1”，乘积e为“4”，乘积g为“7”，乘积l为“5”，乘积m为“2”以及乘积n为“4”。
[0040]
假设使用种子0来获得三种类型的解1
‑
1至1
‑
3。在针对种子0的退火解1
‑
1中，乘积c为“1”，乘积e为“2”，乘积f为“2”，乘积g为“2”，乘积i为“6”，乘积k为“4”，乘积m为“2”以及乘积n为“4”。
[0041]
在针对种子0的解1
‑
2中，乘积c为“1”，乘积e为“2”，乘积f为“2”，乘积h为“2”，乘积i为“4”，乘积k为“4”，乘积m为“2”以及乘积n为“4”。
[0042]
在针对种子0的解1
‑
3中，乘积a为“1”，乘积f为“3”，乘积g为“4”，乘积i为“6”，乘积l为“3”，乘积m为“2”以及乘积n为“4”。
[0043]
假设利用种子6获得一种类型的解6
‑
1。在针对种子6的解6
‑
1中，乘积a为“1”，乘积f为“3”，乘积g为“4”，乘积i为“6”，乘积l为“3”，乘积m为“2”以及乘积n为“4”。
[0044]
参考装置基于式(1)计算每个解与参考解之间的一致率。在图3所示的示例中，参考解的乘积数目为“23”。
[0045]
一致率＝(属于与参考解的乘积类型相同的乘积类型的相应解的乘积数目的总和/参考解的乘积数目)
×
100...(1)。
[0046]
关于针对种子0的退火解1
‑
1，属于与参考解的乘积类型相同的乘积类型的解1
‑
1的乘积数目的总和为“10”，并且因此一致率将为“43”。关于解1
‑
2，属于与参考解的乘积类型相同的乘积类型的解1
‑
2的乘积数目的总和为“8”，并且因此一致率将为“26”。关于解1
‑
3，属于与参考解的乘积类型相同的乘积类型的解1
‑
3的乘积数目的总和为“13”，并且因此
一致率将为“57”。
[0047]
关于针对种子6的退火解6
‑
1，属于与参考解的乘积类型相同的乘积类型的解6
‑
1的乘积数目的总和为“13”，并且因此一致率将为“57”。
[0048]
例如，由于解1
‑
1至1
‑
3的一致率的变化(最大值与最小值之间的差为31)大于解6
‑
1的一致率的变化(最大值与最小值之间的差为0)，因此参考装置选择导致解6
‑
1的种子6作为要在退火机中设置的参数。之后，种子6被用于类似的优化问题，由此获得具有与通过利用专用求解器求解优化问题而获得的参考解的位状态接近的位状态的退火解变得可能。
[0049]
然而，根据上述参考技术，除非依次执行参照图1至图3所述的过程，否则可能不会从多个种子0至9中选择最优种子6，从而花费更长的工作时间。例如，根据参考技术，不能容易地估计对于利用退火机获得包括与基于专用求解器的参考解的位状态类似的位状态的退火解是有效的设置参数。
[0050]
接下来，将描述根据本实施方式的信息处理设备。信息处理设备依次执行初次筛选和二次筛选。
[0051]
首先，将描述由信息处理设备执行的初次筛选。信息处理设备通过使用专用求解器求解优化问题来计算参考解。此外，信息处理设备准备多个种子0至9。
[0052]
信息处理设备在退火机中设置每个种子值，并且在预定计算时间内以如下方式计算解，该方式使得能量值接近最优值。例如，用于在初次筛选中计算解的计算时间将被称为第一计算时间。第一计算时间是相对短的计算时间，其由管理员预先设置。
[0053]
例如，信息处理设备在退火机中将种子0设置为初始值，并且在第一计算时间内以如下方式计算解，该方式使得能量值接近最优值。
[0054]
同样对于其他种子1至9，信息处理设备以如下方式类似地计算解，该方式使得能量值接近最优值。在下面的描述中，通过在退火机中将某些种子设置为初始值并且计算解使得能量值接近最优值而获得的退火解将被称为“基于某些种子的退火解”。
[0055]
信息处理设备计算基于某些种子的退火解的退火值与参考解的参考值之间的差(δe)。此外，信息处理设备根据基于某些种子的退火解的位状态和参考解的位状态计算汉明距离。信息处理设备在图4的曲线图g3上绘制了针对每个种子的差与汉明距离之间的关系。
[0056]
图4是用于说明初次筛选的图表。在图4所示的曲线图g3中，横轴是与汉明距离相对应的轴，以及纵轴是与δe相对应的轴。图4中所示的绘制的点(圆)中的每一个与获得退火解时作为初始值的种子(种子0至9之一)的识别信息相关联。
[0057]
信息处理设备参照曲线图g3，选择δe小于阈值的点，以及指定与所选点相关联的种子的类型。例如，信息处理设备选择在图4中的区域a10中包括的点组。与区域a10中的点组相对应的种子是种子0和种子6。例如，在图4所示的示例中，信息处理设备基于初次筛选来选择种子0和种子6作为有效参数候选。
[0058]
接下来，将描述由信息处理设备执行的二次筛选。信息处理设备增加了计算时间，并且在关注初次筛选中选择的参数候选(种子0和种子6)的同时再次获得退火解。例如，在在二次筛选中用于获得退火解的计算时间被视为第二计算时间的情况下，第二计算时间长于第一计算时间。管理员要预先设置第二计算时间相对于第一计算时间的增加程度。
[0059]
将描述信息处理设备使用种子0和种子6来执行二次筛选的情况。信息处理设备在
退火机中将种子0设置为初始值，并且在第二计算时间内以如下方式计算解，该方式使得能量值接近最优值。
[0060]
信息处理设备计算退火值与参考值之间的差δe，并且还计算退火解与参考解之间的汉明距离。在针对种子0获得多个退火解的情况下，信息处理设备针对每个退火解计算δe和汉明距离。
[0061]
信息处理设备在退火机中将种子6设置为初始值，并且在第二计算时间内以如下方式计算解，该方式使得能量值接近最优值。信息处理设备计算退火值与参考值之间的差δe，并且还计算退火解与参考解之间的汉明距离。在针对种子6获得多个退火解的情况下，信息处理设备针对每个退火解计算δe和汉明距离。
[0062]
在图5的曲线图g4上，信息处理设备绘制了关于种子0和种子6的δe与汉明距离之间的关系。
[0063]
图5是用于说明二次筛选的图表。在图5所示的曲线图g4中，横轴是与汉明距离相对应的轴，以及纵轴是与δe相对应的轴。图5中所示的绘制的点(圆)中的每一个与获得退火解时作为初始值的种子(例如，种子0或种子6)的识别信息相关联。
[0064]
信息处理设备参照曲线图g4，选择汉明距离被最小化的点a11，以及指定与所选点a11相关联的种子的识别信息。由信息处理设备指定的种子将成为对于使用退火机来获得包括与专用求解器类似的元素的组合的解有效的设置参数。
[0065]
图6是用于说明由信息处理设备指定的种子的有效性的表。除了参照图3描述的结果之外，图6示出了参考解与每个退火解(解1
‑
1至1
‑
3以及解6
‑
1)之间的汉明距离。注意，尽管图6表示了关于与参考技术进行比较的与参考解的一致率，但是根据本实施方式的信息处理设备不计算一致率。
[0066]
在图6中，例如，参考解与解1
‑
1之间的汉明距离为“12”。参考解与解1
‑
2之间的汉明距离为“14”。参考解与解1
‑
3之间的汉明距离为“9”。参考解与解6
‑
1之间的汉明距离为“9”。信息处理设备指定其中汉明距离的变化(最大值与最小值之间的差)较小的种子6。在此，解6
‑
1的一致率是最大一致率。例如，基于初次筛选和二次筛选指定的种子6可以说是对于使用退火机来获得包括与专用求解器类似的元素的组合的解有效的设置参数。
[0067]
如上所述，根据本实施方式的信息处理设备指定其中参考解与退火解之间的汉明距离较小且参考值与退火值之间的差较小的种子。在指定的种子用作初始值的情况下，即使当不执行参考技术中描述的每个过程时，也可以使得在使用退火机求解优化问题的情况下的退火解的位状态接近于在使用专用求解器求解优化问题的情况下的参考解的位状态。
[0068]
接下来，将描述根据本实施方式的信息处理设备的配置。图7是示出根据本实施方式的信息处理装置的配置的功能框图。如图7所示，信息处理设备100包括通信单元110、输入单元120、显示器130、专用求解器135a、退火机135b、存储装置140和控制单元150。
[0069]
通信单元110是经由网络执行与外部装置的数据通信的处理单元。省略了外部装置的图示。通信单元110对应于通信装置。控制单元150经由通信单元110与外部装置交换数据。
[0070]
输入单元120是用于将各种数据输入至信息处理设备100的控制单元150的输入装置。输入单元120对应于键盘、鼠标、触摸面板等。
[0071]
显示器130是显示从控制单元150输出的信息的显示装置。显示器130对应于有机
电致发光(el)显示器、液晶显示器、触摸面板等。
[0072]
对应于or
‑
tools、cplex、gurobi等的专用求解器135a是求解组合优化问题的运算单元，并且由中央处理单元(cpu)等实现。在接收到与优化问题有关的目标函数以及要在目标函数中设置的参数的初始值之后，专用求解器135a以如下方式获得参考解，该方式使得目标函数的值(能量值)接近最优值。
[0073]
退火机135b是能够高速处理组合优化问题的优化装置。退火机135b也称为伊辛机。在接收到与优化问题有关的目标函数以及要在目标函数中设置的参数(初始值)后，退火机135b基于伊辛模型以如下方式获得退火解，该方式使得目标函数的值接近最优值。
[0074]
存储装置140包括第一计算结果表141和第二计算结果表142。存储装置140对应于诸如随机存取存储器(ram)和闪存的半导体存储器元件或者诸如硬盘驱动器(hdd)的存储装置。
[0075]
第一计算结果表141是保留与由专用求解器135a关于组合优化问题获得的参考值和参考解相关联的信息的表。第一计算结果表141可以保留与要在专用求解器135a中设置的初始值相关联的信息。
[0076]
第二计算结果表142是与用于识别诸如种子的参数的信息相关联地保留由退火机135b关于组合优化问题获得的退火值和退火解的表。
[0077]
图8是示出第二计算结果表的示例性数据结构的图。如图8所示，第二计算结果表142使识别信息与初始值、退火解和退火值相关联。例如，退火解包括在第一计算时间内获得的退火解和在第二计算时间内获得的退火解。退火值包括在第一计算时间内获得的退火解的退火值和在第二计算时间内获得的退火解的退火值。
[0078]
识别信息是用于识别诸如种子的参数的信息。初始值是诸如种子的参数的初始值(初始参数)。退火解是通过在退火机135b中设置初始值并计算解而获得的解。尽管在图8中省略了图示，但是第二计算结果表可以包括与除第一计算时间和第二计算时间以外的计算时间有关的退火解和退火值。
[0079]
例如，在图8的第一行中，将种子0的初始值提供给退火机135b以在第一计算时间内计算解，从而获得退火解a1
‑
0。退火解a1
‑
0的能量将是退火值e1
‑
0。将种子0的初始值提供给退火机135b以在第二计算时间内计算解，从而获得退火解a2
‑
0。退火解a2
‑
0的能量将是退火值e2
‑
0。
[0080]
注意，即使在相同的识别信息的情况下(在给出一个初始值的情况下)，也可以在第一计算时间或第二计算时间内获得多个退火解，但是省略了图示。在获得多个退火解的情况下，每个退火解的退火值也被登记在第二计算结果中。
[0081]
图9是示出初次筛选表的示例性数据结构的图。初次筛选表143是保留与参照图4描述的曲线图g3相关联的信息的表。如图9所示，初次筛选表143使识别信息与汉明距离和差相关联。识别信息是用于识别诸如种子的参数的信息。汉明距离指示基于某些种子的退火解与参考解之间的汉明距离。差指示基于某些种子的退火值与参考值之间的差。
[0082]
在在第一计算时间内根据相同初始值获得多个退火解的情况下，将与相同识别信息相对应的汉明距离和差的多个集合登记在初次筛选表143中。
[0083]
图10是示出二次筛选表的示例性数据结构的图。二次筛选表144是保留与图5所示的曲线图g4相关联的信息的表。如图10所示，二次筛选表144使识别信息与汉明距离和差相
关联。识别信息是用于识别诸如种子的参数的信息。汉明距离指示基于某些种子(在初次筛选中选择的种子)的退火解与参考解之间的汉明距离。差指示基于某些种子(在初次筛选中选择的种子)的退火值与参考值之间的差。
[0084]
在在第二计算时间内根据相同初始值获得多个退火解的情况下，将与相同识别信息相对应的汉明距离和差的多个集合登记在二次筛选表144中。
[0085]
描述返回至图7。控制单元150包括接收单元151、第一计算单元152、第二计算单元153、指定单元154和解单元155。控制单元150可以由中央处理单元(cpu)、微处理单元(mpu)等实现。此外，控制单元150还可以通过诸如专用集成电路(asic)和现场可编程门阵列(fpga)的硬连线逻辑来实现。
[0086]
接收单元151是接收与要在专用求解器135a中设置的初始值相关联的信息以及与要在退火机135b中设置的诸如每个种子的参数的初始值相关联的信息的处理单元。接收单元151可以从输入单元120或者经由网络从外部装置接收与每个初始值相关联的信息。
[0087]
接收单元151将与要在专用求解器135a中设置的初始值相关联的信息登记在第一计算结果表141中。接收单元151将与诸如每个种子的参数的初始值相关联的信息登记在第二计算结果表142中。
[0088]
接收单元151可以接收与组合优化问题的目标函数相关联的信息。接收单元151将与目标函数相关联的信息输出至第一计算单元152和第二计算单元153。
[0089]
第一计算单元152是使用专用求解器135a来计算参考解和参考值的处理单元。例如，第一计算单元152将与目标函数和在第一计算结果表中登记的初始值相关联的信息输入至专用求解器135a，并且从专用求解器135a中获得其中目标函数的值变为最优值的参考解和与参考解相对应的参考值。第一计算单元152将与参考解和参考值相关联的信息登记在第一计算结果表141中。
[0090]
第二计算单元153是使用退火机135b根据诸如每个种子的参数来计算退火值和退火解的处理单元。将按顺序描述由第二计算单元153执行的初次筛选时的过程和由第二计算单元153执行的二次筛选时的过程。
[0091]
将描述由第二计算单元153执行的初次筛选时的过程。第二计算单元153将与目标函数和在第二计算结果表142中登记的诸如种子的参数的初始值相关联的信息输入至退火机135b。第二计算单元153在第一计算时间内从退火机135b中获得其中目标函数的值变为最优值的退火解和退火值。第二计算单元153将与诸如种子的参数的识别信息相关联的第一计算时间内的退火解和退火值登记在第二计算结果表142中。
[0092]
第二计算单元153针对种子0至9重复地执行上述过程，根据种子0至9计算退火解和退火值，以及将退火解和退火值登记在第二计算结果表142中。
[0093]
将描述由第二计算单元153执行的二次筛选时的过程。第二计算单元153获得由稍后将描述的指定单元154选择的诸如种子的参数的识别信息。第二计算单元153将与目标函数和由指定单元154选择的种子的初始值相关联的信息输入至退火机135b，该种子是在第二计算结果表142中登记的种子。
[0094]
第二计算单元153在第二计算时间内从退火机135b中获得其中目标函数的值变为最优值的退火解和退火值。第二计算单元153将与诸如种子的参数的识别信息相关联的第二计算时间内的退火解和退火值登记在第二计算结果表142中。
[0095]
指定单元154是指定在使用退火机求解优化问题而不是使用专用求解器求解优化问题的情况下要使用的诸如种子的参数的处理单元。将按顺序描述由指定单元154执行的初次筛选时的过程和由指定单元154执行的二次筛选时的过程。
[0096]
将描述由指定单元154执行的初次筛选时的过程。指定单元154获得第一计算结果表141中登记的参考解和参考值。指定单元154获得第二计算结果表142中登记的第一计算时间的退火解和退火值。指定单元154将参考解的位状态与退火解的位状态进行比较以计算汉明距离。指定单元154计算参考值与退火值之间的差。指定单元154将所计算出的与识别信息相关联的汉明距离和差登记在初次筛选表143中。
[0097]
指定单元154针对第二计算结果表142中登记的每个识别信息重复地执行计算汉明距离和差的过程，并且将计算结果登记在初次筛选表143中。
[0098]
指定单元154参照初次筛选表143，以及指定其中δe小于阈值的识别信息。例如，指定单元154选择与在参照图4描述的区域a10中包括的点组相对应的识别信息。作为示例，与区域a10中的点组相对应的识别信息被视为种子0和种子6。指定单元154根据初次筛选来选择识别信息种子0和种子6作为有效参数候选。指定单元154通过将在初次筛选中选择的识别信息输出至第二计算单元153来开始二次筛选。
[0099]
注意，尽管在初次筛选中设置了关于δe的阈值，但是也可以为汉明距离设置阈值，并且指定单元154可以选择其中δe小于阈值且汉明距离也小于阈值的识别信息。
[0100]
将描述由指定单元154执行的二次筛选时的过程。指定单元154获得第一计算结果表141中登记的参考解和参考值。指定单元154获得第二计算结果表142中登记的第二计算时间的退火解和退火值。指定单元154将参考解的位状态与退火解的位状态进行比较以计算汉明距离。指定单元154计算参考值与退火值之间的差。指定单元154将所计算出的与识别信息相关联的汉明距离和差登记在二次筛选表144中。
[0101]
指定单元154参照二次筛选表144，以及指定使汉明距离最小化的识别信息。例如，指定单元154指定与参照图5描述的点a11相对应的识别信息。指定单元154将指定的识别信息输出至解单元155。指定单元154可以将与指定的识别信息相对应的种子的初始值存储在存储装置140中。
[0102]
同时，尽管已经在上面的描述中描述了第二计算单元153和指定单元154在执行初次筛选之后执行二次筛选的情况，但是这不限于此。例如，在在初次筛选时指定了充分满足提取水平的识别信息的情况下，可以不执行二次筛选。例如，在汉明距离足够小且δe足够小的情况下，满足提取水平。提取水平被预先指定。
[0103]
在此，将描述参考解(或退火解)的位状态与参考值(或退火值)之间的关系。对于每种乘积类型，参考解都具有位(0或1)，并且乘积数目在“1”所在的位置处被确定。例如，在与乘积类型“a”相对应的位状态是“1010”的情况下，这意指乘积a的数目是“10”。对于乘积类型b至n中的每一个，参考解也具有以类似方式的位状态。
[0104]
同时，例如，基于式(2)来计算参考值(能量)。在式(2)中，与目标函数有关的值被设置为σ
j
。对于参考解的位状态，x
i
是：在第i位的位为“1”的情况下，x
i
＝1，以及在第i位的位为“0”的情况下，x
i
＝0”。在参考解的位串为“1010”的情况下，其指示x1＝0、x2＝1、x3＝0以及x4＝1。例如，如果位状态中“1”的数目相同，则能量相同。
[0105]
e＝σσ
j
×
x
i
...(2)。
[0106]
解单元155是使用退火机135b来求解与已经经受初次筛选和二次筛选的优化问题类似的优化问题(在下文中称为类似的优化问题)的处理单元。解单元155从第二计算结果表142中获得与由指定单元154指定的识别信息相对应的诸如种子的参数的初始值，并且在计算解时使用类似的优化问题作为初始值。在从输入单元120等接收另外的参数设置的情况下，还可以使用另外的参数。
[0107]
例如，解单元155将初始值和类似的优化问题的目标函数输入至退火机，从而获得类似的优化问题的解。在所获得的解满足预定条件的情况下，解单元155将解输出至显示器130。解单元155重置参数并且重复地执行上述过程，直到所获得的解满足预定条件为止。
[0108]
接下来，将描述根据本实施方式的信息处理设备的示例性处理过程。图11是示出根据本实施方式的信息处理设备的处理过程的流程图(1)。如图11所示，信息处理设备100的接收单元151接收优化问题的输入(步骤s101)。
[0109]
信息处理设备100的第一计算单元152设置参数(步骤s102a)。第一计算单元152使用专用求解器135a来计算解(步骤s103a)。第一计算单元152从专用求解器135a提取参考解和参考值(步骤s104a)。
[0110]
同时，信息处理设备100的第二计算单元153在多个条件下设置参数(例如，每个种子的初始值)(步骤s102b)。第二计算单元153使用退火机135b来计算解(步骤s103b)。第二计算单元153提取关于每个条件的退火解和退火值(步骤s104b)。
[0111]
信息处理设备100的指定单元154将与参考解相对应的位状态与和每个退火解相对应的位状态进行比较，并且计算汉明距离(步骤s105)。指定单元154生成其中识别信息、汉明距离和退火值彼此相关联的初次筛选表143(步骤s106)。
[0112]
指定单元154基于初次筛选表143来选择满足提取条件的识别信息(步骤s107)。在不存在满足提取水平的解的情况下(步骤s108中为“否”)，指定单元154重置参数(步骤s109)，并且进行至步骤s103b。
[0113]
另一方面，在存在满足提取水平的解的情况下(步骤s108中为“是”)，指定单元154进行至步骤s110。第二计算单元153基于与提取的解相对应的识别信息来执行二次筛选，并且生成二次筛选表144(步骤s110)。
[0114]
指定单元154参照二次筛选表144，并且确定是否存在其中汉明距离的最小值小于阈值的识别信息(步骤s111)。在不存在其中汉明距离的最小值小于阈值的识别信息的情况下(步骤s111中为“否”)，信息处理设备100重置参数(步骤s112)，并且进行至步骤s103b。
[0115]
另一方面，在存在其中汉明距离的最小值小于阈值的识别信息的情况下(步骤s111中为“是”)，指定单元154将具有汉明距离的最小值的种子的初始值存储在存储装置140中(步骤s113)。
[0116]
图12是示出根据本实施方式的信息处理设备的处理过程的流程图(2)。信息处理设备100的解单元155接收类似的优化问题的输入(步骤s201)。解单元155应用存储在存储装置140中的参数(步骤s202)。
[0117]
在使用其他参数的情况下，解单元155接收其他参数(步骤s203)。解单元155使用退火机135b来计算解(步骤s204)。
[0118]
在解满足条件的情况下(步骤s205中为“是”)，解单元155将解输出至显示器130(步骤s206)。另一方面，在解不满足条件的情况下(步骤s205中为“否”)，解单元155重置参
数(步骤s207)，并且进行至步骤s204。
[0119]
接下来，将描述根据本实施方式的信息处理设备100的效果。根据本实施方式的信息处理设备100指定其中参考解与退火解之间的汉明距离较小且参考值与退火值之间的差较小的退火解的初始值(诸如种子的参数)。在指定的种子用作初始值的情况下，即使当不执行参考技术中描述的每个过程时，也可以使在使用退火机求解优化问题的情况下的退火解的位状态接近于在使用专用求解器求解优化问题的情况下的参考解的位状态。
[0120]
信息处理设备100执行初次筛选以针对每个识别信息计算汉明距离，选择其中汉明距离小于阈值的识别信息，以及执行二次筛选。因此，从多段识别信息中仔细选择有效参数候选并且执行二次筛选变得可能。
[0121]
信息处理设备100重复地执行更新退火解的过程，直到退火值接近参考值为止。这使得指定对于使用退火机来获得包括与专用求解器类似的元素的组合的解有效的设置参数变得可能。
[0122]
接下来，将描述实现与上述实施方式中描述的信息处理设备100的功能类似的功能的计算机的示例性硬件配置。图13是示出实现与根据本实施方式的信息处理设备的功能类似的功能的计算机的示例性硬件配置的图。
[0123]
如图13所示出的，计算机200包括执行各种类型的运算处理的cpu201、接收来自用户的数据输入的输入装置202以及显示器203。此外，计算机200包括专用求解器204和退火机205。此外，计算机200包括硬盘驱动器207以及临时存储各种信息的ram 206。然后，装置201至207中的每一个连接至总线208。
[0124]
硬盘驱动器207包括接收程序207a、第一计算程序207b、第二计算程序207c、指定程序207d和解程序207e。此外，cpu 201读取程序207a至207e中的每一个，并且将其加载到ram 206。
[0125]
接收程序207a用作接收过程206a。第一计算程序207b用作第一计算过程206b。第二计算程序207c用作第二计算过程206c。指定程序207d用作指定过程206d。解程序207e用作解过程206e。
[0126]
接收过程206a的处理对应于接收单元151的处理。第一计算过程206b的处理对应于第一计算单元152的处理。第二计算过程206c的处理对应于第二计算单元153的处理。指定过程206d的处理对应于指定单元154的处理。解过程206e的处理对应于解单元155的处理。
[0127]
注意，程序207a至207e中的每一个可以不必预先存储在硬盘驱动器207中。例如，程序中的每一个可以存储在要插入计算机200中的“便携式物理介质”例如软盘(fd)、致密盘只读存储器(cd
‑
rom)、数字多功能盘(dvd)、磁光盘和ic卡中。然后，计算机200可以读取和执行程序207a至207e中的每一个。
[0128]
[附图标记列表]
[0129]
100 信息处理设备
[0130]
110 通信单元
[0131]
120 输入单元
[0132]
130 显示器
[0133]
135a 专用求解器
[0134]
135b 退火机
[0135]
140 存储装置
[0136]
141 第一计算结果表
[0137]
142 第二计算结果表
[0138]
150 控制单元
[0139]
151 接收单元
[0140]
152 第一计算单元
[0141]
153 第二计算单元
[0142]
154 指定单元
[0143]
155 解单元
[0144]
[引用列表]
[0145]
[专利文献]
[0146]
日本特开专利公布第2019
‑
96334号；
[0147]
日本特开专利公布第2015
‑
191340号；
[0148]
日本特开专利公布第2006
‑
40220号。