研究
【研究成果】大規模組み合わせ最適化問題を分散・高速処理する新技術を開発
2026年8月14日
Credits: WPI-Bio2Q
Bio2Qの研究者らによる本研究（Scientific Reports 掲載）は、大規模な最適化問題を小問題に分割・並列処理することで大幅な高速化を実現したものです。QUBOを活用した自動分割手法により、計算変数を最大95%削減し、従来の30分の計算を1分に短縮することに成功しました。本成果は、物流や生産計画など多様な分野における大規模最適化の加速に貢献するものです。
| タイトル | Parallelizable search-space decomposition for large-scale combinatorial optimization problems using quadratic unconstrained binary optimization |
|---|---|
| 著者 | Eiji Kawase 1 2, Shuta Kikuchi 2 3, Hideaki Tamai 1, Shu Tanaka 4 5 6 7 |
| 簡単な説明 |
Bio2Qおよび慶應義塾大学の研究者らは、産業界のパートナーと共同で、大規模な組み合わせ最適化問題を並列処理が可能な小さな独立した部分問題に分割し、その解法を大幅に高速化する新しい最適化フレームワークを開発しました。 大規模な最適化問題は、車両ルート計画、生産スケジューリング、施設計画などの応用分野で発生しますが、その規模や複雑さが増すにつれて計算コストが急速に高くなります。この課題に対処するため、研究者らは二次無制約二値最適化（QUBO）を用いて問題を弱く関連した部分問題に分割する自然な方法を特定し、従来の最適化ソルバーが各部分を同時に処理した後に結果を統合できるようにしました。この手法を容量制約付き車両ルート計画問題に適用したところ、最適化変数の数を最大95％削減し、従来の方法では30分を要した解の品質を1分で達成するとともに、標準的なアプローチでは時間内に完了できなかった大規模な問題の解法にも成功しました。 既存の手法を置き換えるのではなくスケーラビリティを向上させることで、本研究は、物流、スケジューリング、施設計画など多様な分野における大規模最適化を加速するための実用的な枠組みを提供します。 |
| DOI | 10.1038/s41598-026-57443-z |
| 雑誌名 | Scientific Reports |
| 巻号ページ |
決定次第更新
|
| 出版年月日 | 2026年6月 |
Affiliations
1 Oki Electric Industry Co., Ltd., 335-8510, Saitama, Japan.
2 Graduate School of Science and Technology, Keio University, 223-8522, Kanagawa, Japan.
3 Keio University Sustainable Quantum Artificial Intelligence Center (KSQAIC), Keio University, 108-8345, Tokyo, Japan.
4 Graduate School of Science and Technology, Keio University, 223-8522, Kanagawa, Japan.
5 Keio University Sustainable Quantum Artificial Intelligence Center (KSQAIC), Keio University, 108-8345, Tokyo, Japan.
6 Department of Applied Physics and Physico-Informatics, Keio University, 223-8522, Kanagawa, Japan.
7 Human Biology-Microbiome-Quantum Research Center (WPI-Bio2Q), Keio University, 108-8345, Tokyo, Japan.
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