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コレクション

引用

説明:

ブラックボックス最適化は，関数の具体的な形が不明な中で最良の入力を探索する手法である．機械学習で代理モデルを構築し，予測と評価を繰り返して学習データを増やしながら，最適な入力を導く手法である．離散的な変数を持つブラックボックス最適化問題に対して，イジングマシンを利用することで高速に最適化を実施する手法が開発されている．この手法の概要および，材料研究への応用例について解説する．

権利情報:

• In Copyright
  

キーワード: イジングマシン, ブラックボックス最適化

刊行年月日: 2025-08-15

出版者: 一般社団法人　情報処理学会

掲載誌:

• 情報処理 (ISSN: 04478053) vol. 66 issue. 9

研究助成金:

原稿種別: 査読前原稿 (Author's original)

MDR DOI: https://doi.org/10.48505/nims.5792

公開URL: https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003536

関連資料:

その他の識別子:

連絡先:

更新時刻: 2025-10-03 16:30:24 +0900

MDRでの公開時刻: 2025-10-03 16:17:08 +0900