[发明专利]优化装置及优化装置的控制方法

说明书

本申请提供了一种优化装置及优化装置的控制方法。优化装置包括：k个第一计算电路、N‑k个第二计算电路、选择电路、识别信息计算电路和更新电路。第一计算电路计算由于值为1的k个第一位之一的值的改变和基于生成的第一随机数选择的值为0的第二位的值的改变而引起的伊辛模型的第一能量改变。第二计算电路计算由于值为0的(N‑k)个第三位之一的值的改变和基于生成的第二随机数选择的值为1的第四位的值的改变而引起的伊辛模型的第二能量改变。

技术领域

本文中讨论的实施方式涉及优化装置和优化装置的控制方法。

背景技术

作为解决不容易被诺伊曼(Neumann)型计算机处理的多变量优化问题的方法，存在使用伊辛(Ising)型能量函数的优化装置(也存在被称为伊辛机或玻尔兹曼机的情况)。优化装置通过用伊辛模型替换问题来计算要计算的问题，该伊辛模型是表示磁性体的旋转行为的模型。

还能够例如使用神经网络对优化装置进行建模。在这种情况下，与伊辛模型中包括的多个旋转对应的多个位中的每个位充当神经元，神经元根据另一位和指示另一位与自身位之间的相互作用的大小的加权值(也被称为耦合因子)输出0或1。例如，优化装置使用诸如模拟退火的概率搜索方法来找到状态(各个位的值的组合)，其中，获得上述能量函数(也被称为成本函数或目标函数)的值(在下文中被称为能量)中的最小值作为解。

在相关技术中，存在通过使用数字电路执行模拟退火来计算使能量最小化的状态的优化装置(例如，参见日本公开特许公报第2018-041351号)。相关技术中的优化装置通过一次改变仅一位的值来计算能量改变，并且根据通过将与温度对应的噪声值和能量改变相加而获得的值来确定是否允许位的改变。还以预定的概率允许位的值随能量增加的改变，温度越低，概率越低。

同时，优化问题包括如下约束(k-hot约束)：在所有位中值为1的位的数量为k(1)。例如，许多分割问题(从N个给定选择中挑选最优k的问题，例如图形分割问题等)、交通优化问题等具有k-hot约束。

日本公开特许公报第2016-103282号、日本公开特许公报第10-247186号和日本公开特许公报第8-50572号是相关技术的示例。

如上所述，在相关技术中的优化装置中，一次要改变的位的数量是一个。例如，相关技术中的优化装置通过重复汉明距离＝1的状态转换来搜索能量变为最小的基态。为此，在相关技术中的优化装置中，也会发生向不满足k-hot约束的状态的转换，并且可能发生转换的状态的数量(搜索空间)大于满足k-hot约束的状态的数量。状态转换由于针对k-hot约束项生成的能垒(energy barrier)而花费时间。根据以上，在相关技术中的优化装置中，存在计算具有k-hot约束的优化问题(搜索基态)花费时间的问题。

作为一个方面，本公开内容提供了能够减少具有k-hot约束的优化问题的计算时间的优化装置和该优化装置的控制方法。

发明内容

根据实施方式的方面，优化装置包括：k个第一计算电路、N-k个第二计算电路、选择电路、识别信息计算电路和更新电路。第一计算电路计算由于值为1的k个第一位之一的值的改变和基于生成的第一随机数选择的值为0的第二位的值的改变而引起的伊辛模型的第一能量改变。第二计算电路计算由于值为0的(N-k)个第三位之一的值的改变和基于生成的第二随机数选择的值为1的第四位的值的改变而引起的伊辛模型的第二能量改变。

附图说明

图1是示出根据第一实施方式的优化装置的示例的图；

图2是示出根据第二实施方式的优化装置的示例的图；

图3是示出ΔE计算单元的示例的图；

图4是示出h传播控制单元的示例的图；

图5是示出h传播控制单元的另一示例的图；

图6是示出选择电路的示例的图；