電子情報通信学会総合大会講演要旨
NS-1-2
Coherent Ising Machine上で動作させたHopfield-Tank Neural Networkによる組合せ最適化手法
◎金丸恵輔・安田裕之・黒田香織(東京理科大)・合原一幸(東大)・長谷川幹雄(東京理科大)
コヒーレントイジングマシンによる超高速な組合せ最適化手法を、様々な問題に適用することを可能にする方法を提案する。具体的には、Hopfiel-Tank Neural Networkによる組合せ最適化手法を、コヒーレントイジングマシンにより動作させることを可能にする。数値シミュレーションにより、提案法の有効性を示す。