特開 2024-65991 評価支援プログラム、評価支援方法、および情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024065991

(43)【公開日】2024-05-15

(54)【発明の名称】評価支援プログラム、評価支援方法、および情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20230101AFI20240508BHJP

   G06Q 10/047 20230101ALI20240508BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

G06Q10/04 310

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022175149

(22)【出願日】2022-10-31

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】今村 智史

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA04

5L049AA04

(57)【要約】

【課題】対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすること。
【解決手段】情報処理装置１００は、対象の問題に対して所定の最適化処理１１０を実施する。情報処理装置１００は、所定の最適化処理１１０を実施した際に、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を計数する。第２閾値は、乱数の生成用の整数値の解像度に対応する閾値である。乱数は、確率的に、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新する際に用いられる。情報処理装置１００は、所定の最適化処理１１０を実施した後、計数した回数に基づいて、対象の問題に対する所定の最適化処理１１０の適正度合いを評価する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、
前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。

【請求項2】

前記実施する処理は、
前記最適化処理のステップにおいて、前記対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上である場合には、当該変数に対して、前記更新工程を行わずにスキップし、前記第２閾値以上ではない場合には、当該変数に対して、前記更新工程を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の評価プログラム。

【請求項3】

前記評価する処理は、
計数した前記回数が、第３閾値以下であれば、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正がないと評価し、計数した前記回数が、前記第３閾値以下でなければ、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正があると評価する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の評価プログラム。

【請求項4】

前記実施する処理は、
前記最適化処理のステップにおいて、当該ステップまでに繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータで、前記解像度を除算して得た値を、前記第２閾値に設定する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の評価プログラム。

【請求項5】

前記更新工程は、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が前記第１閾値以下でない場合、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータを、当該差分に乗算して得た値が、前記乱数以下であるか否かを判定し、前記乱数以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、前記乱数以下でなければ、当該変数の解の暫定値を候補値で更新しない、ことを特徴とする請求項１または２に記載の評価プログラム。

【請求項6】

前記計数する処理は、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す各変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上になった累計の回数を計数する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の評価プログラム。

【請求項7】

前記計数する処理は、
前記最適化処理の各ステップにおいて、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上になる都度、カウンタの値をインクリメントし、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新すると、前記カウンタの値を出力し、前記最適化処理を実施した後、最後に出力した前記カウンタの値を、前記回数に設定する、ことを特徴とする請求項６に記載の評価プログラム。

【請求項8】

対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、
前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。

【請求項9】

対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、
前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、評価支援プログラム、評価支援方法、および情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、対象の問題を表す変数ごとの解の候補値を決定し、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分に基づいて、当該変数の解の暫定値を候補値で更新するか否かを制御するステップを繰り返す最適化処理がある。この最適化処理は、例えば、ＳＡ（Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ）法と呼ばれる。評価値は、例えば、エネルギーと呼ばれる。ＳＡ法は、例えば、ある変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が０以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、差分が０以下でなければ、乱数を用いて、当該変数の解の暫定値を候補値で確率的に更新する。

【0003】

先行技術としては、例えば、組み合わせ最適化問題を変換したイジングモデルについての基底状態の探索を行うことにより、組み合わせ最適化問題の仮最適解を算出するものがある。また、例えば、組み合わせ最適化問題が最小化問題である場合、組み合わせ最適化問題から生成された緩和問題を求解することにより、最小化問題における最小化対象の下界を算出する技術がある。また、例えば、ノイズのような摂動を利用して、量子アニーリングの速度および精度を改善する技術がある。また、例えば、組み合わせ最適化問題を解くための量子コンピューティングの技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－１９４２７３号公報

【特許文献2】国際公開第２０２２／００３９４３号

【特許文献3】米国特許出願公開第２０１９－０１０２３５３号明細書

【特許文献4】米国特許出願公開第２０２０－００９００７１号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することが難しい。例えば、評価者は、対象の問題が有する性質を詳しく知らなければ、対象の問題にＳＡ法を適用することが好ましいのか否かを判断することができない。

【0006】

１つの側面では、本発明は、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様によれば、対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する評価支援プログラム、評価支援方法、および情報処理装置が提案される。

【発明の効果】

【0008】

一態様によれば、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる評価支援方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、最大カット問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する一例を示す説明図である。

【図5】図５は、巡回セールスマン問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する一例を示す説明図である。

【図6】図６は、ＳＡ法の求解精度と差分評価スキップ回数との関係性の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、求解処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図8】図８は、評価処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、図面を参照して、本発明にかかる評価支援プログラム、評価支援方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態にかかる評価支援方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる評価支援方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くするためのコンピュータである。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、または、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。

【0012】

対象の問題は、最適化問題である。対象の問題は、例えば、複数の変数を用いて表される。対象の問題は、例えば、グラフをどのように分割するのかを決定する最大カット問題、または、移動コストが最小になる巡回経路を探索する巡回セールスマン問題などである。対象の問題は、例えば、ＳＡ法の他、最適性が保証された厳密解を求めるための厳密ソルバ、または、対象の問題専用に開発された専用ソルバなどを用いて解くことができる。

【0013】

ＳＡ法は、例えば、他の最適化手法に比べて高速に、対象の問題を解くことができるという性質を有する。他の最適化手法は、例えば、厳密ソルバまたは専用ソルバなどを用いる最適化手法である。ＳＡ法は、例えば、対象の問題の規模が増大しても、計算時間が膨大になり難いという性質を有する。

【0014】

しかしながら、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することが難しい。適正度合いは、例えば、ＳＡ法が対象の問題を解く精度のよさを表す。例えば、ＳＡ法を用いて、対象の問題を解いた場合に、対象の問題を表す各変数の解を、どの程度精度よく求めることができるのかを適切に評価することが難しい。対象の問題を表す変数は、例えば、対象の問題に対応する目的関数を表す変数である。

【0015】

具体的には、対象の問題が属する分野の専門家が、経験則に従って、対象の問題にＳＡ法を適用することが好ましいのか否かを判断し、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することが考えられる。しかしながら、評価者が、専門家ではなく、対象の問題が有する性質を詳しく知らなければ、対象の問題にＳＡ法を適用することが好ましいのか否かを判断し、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することはできない。

【0016】

また、具体的には、厳密ソルバを用いて、対象の問題を実際に解いた場合と、ＳＡ法を用いて、対象の問題を実際に解いた場合とを比較することにより、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する手法が考えられる。この手法では、対象の問題が大規模化し、厳密ソルバを用いて対象の問題を解くことが困難な状況においては、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することができなくなる。また、この手法では、厳密ソルバを用いて対象の問題を解くため、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の増大化を招くことがある。

【0017】

また、具体的には、対象の問題に対応する目的関数の値を網羅的に算出し、目的関数の値の分布に基づいて、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する手法が考えられる。より具体的には、目的関数の値が連続的に分布すれば、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いが高いと評価し、目的関数の値が離散的に分布すれば、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いが低いと評価することが考えられる。この手法では、対象の問題に対応する目的関数の値を網羅的に算出するため、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の増大化を招くことがある。

【0018】

そこで、本実施の形態では、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる評価支援方法について説明する。

【0019】

図１において、（１－１）情報処理装置１００は、対象の問題に対して所定の最適化処理１１０を実施する。所定の最適化処理１１０は、例えば、探索工程１２１と、更新工程１２２とを、対象の問題を表す各変数に対して行うステップ１２０を繰り返すことにより、各変数の解を求める手法である。探索工程１２１は、対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する工程である。探索工程１２１は、具体的には、ランダムな値を、対象の問題を表す変数の解の候補値として設定する。

【0020】

更新工程１２２は、例えば、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新する工程である。更新工程１２２は、具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する。第１閾値は、例えば、予め利用者によって設定される。第１閾値は、具体的には、０である。評価値は、例えば、イジングモデルと呼ばれるエネルギー関数によって表されるエネルギーである。

【0021】

更新工程１２２は、具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する工程である。乱数は、例えば、当該乱数の生成用の整数値に基づいて生成される。整数値は、例えば、予め設定される。

【0022】

更新工程１２２は、より具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下でなければ、繰り返した過去のステップ１２０の数が多いほど値が大きくなるパラメータを取得する。更新工程１２２は、より具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分に、取得したパラメータを乗算して得た値を、当該差分の評価値に設定する。

【0023】

更新工程１２２は、より具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値が、乱数以上であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する。更新工程１２２は、より具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値が、乱数以上でなければ、当該変数の解の暫定値を候補値で更新せずに済ませる。所定の最適化処理１１０は、具体的には、ＳＡ法である。

【0024】

（１－２）情報処理装置１００は、所定の最適化処理１１０を実施した際に、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を計数する。第２閾値は、可変である。第２閾値は、例えば、乱数の生成用の整数値の解像度に対応する閾値である。解像度は、例えば、整数値で表現可能な自然対数の逆数の最大指数を表す。第２閾値は、例えば、繰り返した過去のステップ１２０の数に基づいて設定される。第２閾値は、具体的には、繰り返した過去のステップ１２０の数が多いほど値が大きくなるパラメータで、解像度を除算して得た値が設定される。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップ１２０までに、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を計数する。

【0025】

情報処理装置１００は、具体的には、カウンタを用意する。カウンタは、例えば、初期値０に設定される。情報処理装置１００は、具体的には、所定の最適化処理１１０の各ステップ１２０において、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になる都度、カウンタの値をインクリメントする。情報処理装置１００は、具体的には、所定の最適化処理１１０の各ステップ１２０において、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新すると、カウンタの値を出力する。情報処理装置１００は、具体的には、所定の最適化処理１１０を実施した後、最後に出力したカウンタの値を、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数に設定することにより、当該回数を計数する。これにより、情報処理装置１００は、対象の問題に対する所定の最適化処理１１０の適正度合いを評価する指針となる情報を得ることができる。

【0026】

（１－３）情報処理装置１００は、所定の最適化処理１１０を実施した後、計数した回数に基づいて、対象の問題に対する所定の最適化処理１１０の適正度合いを評価する。情報処理装置１００は、例えば、計数した回数が第３閾値以下であれば、対象の問題に対して所定の最適化処理１１０の適正がないと評価し、計数した回数が第３閾値以下でなければ、対象の問題に対して所定の最適化処理１１０の適正があると評価する。第３閾値は、例えば、予め利用者によって設定される。第３閾値は、例えば、０である。

【0027】

これにより、情報処理装置１００は、対象の問題に対する所定の最適化処理１１０の適正度合いを評価し易くすることができる。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の増大化を抑制することができる。

【0028】

情報処理装置１００は、具体的には、利用者が、専門家ではなく、対象の問題が有する性質を詳しく知らなくても、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価可能にすることができる。また、情報処理装置１００は、具体的には、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の増大化を抑制することができ、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる。情報処理装置１００は、より具体的には、対象の問題が大規模化した場合であっても、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる。

【0029】

ここでは、情報処理装置１００が、単独で動作する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、他のコンピュータと協働する場合があってもよい。例えば、複数のコンピュータが協働して、情報処理装置１００としての機能を実現する場合があってもよい。具体的には、クラウド上に情報処理装置１００としての機能が実現される場合があってもよい。

【0030】

ここでは、情報処理装置１００が、所定の最適化処理１１０の各ステップ１２０において、対象の問題を表すいずれかの変数に対して、更新工程１２２をスキップせずに行う場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、所定の最適化処理１１０のあるステップ１２０において、対象の問題を表すいずれかの変数に対して、更新工程１２２を行わずにスキップする場合があってもよい。

【0031】

具体的には、情報処理装置１００は、所定の最適化処理１１０のステップ１２０において、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上である場合には、当該変数に対して、更新工程１２２を行わずにスキップしてもよい。これにより、情報処理装置１００は、所定の最適化処理１１０にかかる処理負担および処理時間の低減化を図ることができる。

【0032】

（情報処理装置１００の適用例）
次に、情報処理装置１００の適用例について説明する。情報処理装置１００は、例えば、配送業に対して適用することができる。情報処理装置１００は、具体的には、配送トラックが拠点から各配送先を巡回する巡回経路を探索する配送計画問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することができる。従って、情報処理装置１００は、例えば、配送計画問題に対するＳＡ法の適正度合いがあると判定すれば、配送業の作業者が、ＳＡ法で求めた巡回経路の精度が比較的高いことを把握可能にすることができる。このため、情報処理装置１００は、例えば、配送業の作業者が、心理的に、ＳＡ法で求めた巡回経路を受け入れ易くすることができる。また、情報処理装置１００は、例えば、配送計画問題に対するＳＡ法の適正度合いがないと判定すれば、配送業の作業者が、ＳＡ法以外で、配送計画問題を解くことが好ましいことを把握可能にすることができる。

【0033】

また、情報処理装置１００は、例えば、配送計画問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価した結果に基づいて、ＳＡ法以外で、配送計画問題を解くようにしてもよい。情報処理装置１００は、具体的には、配送計画問題に対するＳＡ法の適正度合いがないと判定した場合に、厳密ソルバまたは専用ソルバを用いて、配送計画問題を解くようにしてもよい。これにより、情報処理装置１００は、配送業の作業者が、比較的精度が高い巡回経路を参照可能にすることができる。

【0034】

また、情報処理装置１００は、例えば、教育分野に対して適用することができる。情報処理装置１００は、具体的には、授業の時間割を探索する組み合わせ最適化問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価することができる。従って、情報処理装置１００は、例えば、授業の時間割を探索する組み合わせ最適化問題に対するＳＡ法の適正度合いがあると判定すれば、教員が、ＳＡ法で求めた授業の時間割の精度が比較的高いことを把握可能にすることができる。このため、情報処理装置１００は、例えば、教員が、心理的に、ＳＡ法で求めた授業の時間割を受け入れ易くすることができる。情報処理装置１００は、例えば、授業の時間割を探索する組み合わせ最適化問題に対するＳＡ法の適正度合いがないと判定すれば、教員が、ＳＡ法以外で、授業の時間割を探索する組み合わせ最適化問題を解くことが好ましいことを把握可能にすることができる。

【0035】

また、情報処理装置１００は、例えば、授業の時間割を探索する組み合わせ最適化問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価した結果に基づいて、ＳＡ法以外で、当該組み合わせ最適化問題を解くようにしてもよい。情報処理装置１００は、具体的には、授業の時間割を探索する組み合わせ最適化問題に対するＳＡ法の適正度合いがないと判定した場合に、厳密ソルバまたは専用ソルバを用いて、当該組み合わせ最適化問題を解くようにしてもよい。これにより、情報処理装置１００は、教員が、比較的精度が高い授業の時間割を参照可能にすることができる。

【0036】

（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図２を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。

【0037】

図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、メモリ２０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４と、記録媒体２０５とを有する。また、情報処理装置１００は、ディスプレイ２０６と、入力装置２０７とを有する。また、各構成部は、バス２００によってそれぞれ接続される。

【0038】

ここで、ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ２０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。メモリ２０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ２０１に実行させる。

【0039】

ネットワークＩ／Ｆ２０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ２０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ２０３は、例えば、モデムやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）アダプタなどである。

【0040】

記録媒体Ｉ／Ｆ２０４は、ＣＰＵ２０１の制御に従って記録媒体２０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ２０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体２０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体２０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体２０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。

【0041】

ディスプレイ２０６は、カーソル、アイコン、ツールボックス、文書、画像、または、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ２０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、または、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。入力装置２０７は、文字、数字、または、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置２０７は、例えば、キーボード、または、マウスなどである。入力装置２０７は、例えば、タッチパネル式の入力パッド、または、テンキーなどであってもよい。

【0042】

情報処理装置１００は、上述した構成部の他、例えば、プリンタ、スキャナ、マイク、または、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、例えば、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４および記録媒体２０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、例えば、ディスプレイ２０６、または、入力装置２０７などを有していなくてもよい。また、情報処理装置１００は、例えば、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４および記録媒体２０５を有していなくてもよい。

【0043】

（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。

【0044】

図３は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部３００と、取得部３０１と、実施部３０２と、計数部３０３と、評価部３０４と、出力部３０５とを含む。

【0045】

記憶部３００は、例えば、図３に示したメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部３００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部３００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部３００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。

【0046】

取得部３０１～出力部３０５は、制御部の一例として機能する。取得部３０１～出力部３０５は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ２０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ２０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域に記憶される。

【0047】

記憶部３００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部３００は、例えば、対象の最適化問題に関する情報を記憶する。記憶部３００は、具体的には、対象の最適化問題を表す１以上の変数を記憶する。記憶部３００は、具体的には、対象の最適化問題を表す変数の解の暫定値または候補値の各評価値を算出可能にする数式を記憶する。変数の解の暫定値または候補値の各評価値は、例えば、エネルギーとも呼ばれる。

【0048】

記憶部３００は、例えば、所定の最適化処理を実施する際に用いられる情報を記憶する。所定の最適化処理は、例えば、探索工程と、更新工程とを、対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返すことにより、各変数の解の組み合わせを求める手法である。探索工程は、対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する工程である。探索工程は、具体的には、ランダムな値を、対象の問題を表す変数の解の候補値として設定する。

【0049】

更新工程は、例えば、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新する工程である。更新工程は、具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する。

【0050】

第１閾値は、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分と比較する閾値である。第１閾値は、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新するか否かを判定するための閾値である。第１閾値は、例えば、予め、情報処理装置１００の利用者などによって設定される。第１閾値は、例えば、０である。利用者は、例えば、所定の最適化処理を実施することを望む作業者、または、情報処理装置１００を管理する管理者などである。

【0051】

更新工程は、具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する工程である。乱数は、確率的に、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新するか否かを制御するために用いられる。乱数は、例えば、当該乱数の生成用の整数値に基づいて生成される。整数値は、例えば、予め、情報処理装置１００の利用者などによって設定される。

【0052】

所定の最適化処理は、具体的には、ＳＡ法に対応する。以下の説明では、所定の最適化手法の複数のステップのうち、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新したステップを「更新ステップ」と表記する場合がある。

【0053】

記憶部３００は、具体的には、乱数の生成用の整数値を記憶する。

【0054】

記憶部３００は、具体的には、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータを記憶する。パラメータは、例えば、乱数と共に、確率的に、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新するか否かを制御するために用いられる。パラメータは、具体的には、初期値１であり、繰り返した過去のステップの数が一定数増える都度、２倍ずつ増加する値である。パラメータは、例えば、予め、情報処理装置１００の利用者などによって設定される。

【0055】

記憶部３００は、具体的には、第１閾値を記憶する。

【0056】

記憶部３００は、具体的には、第２閾値を記憶する。第２閾値は、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分と比較する閾値である。第２閾値は、可変である。第２閾値は、例えば、乱数の生成用の整数値の解像度に対応する閾値である。解像度は、例えば、乱数の生成用の整数値で表現可能な自然対数の逆数の最大指数を表す。第２閾値は、例えば、繰り返した過去のステップの数に基づいて設定される。第２閾値は、具体的には、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータに基づいて設定される。第２閾値は、より具体的には、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータで、乱数の生成用の整数値の解像度を除算して得た値が設定される。

【0057】

記憶部３００は、具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値を算出可能にする数式を記憶する。

【0058】

記憶部３００は、例えば、カウンタを記憶する。カウンタは、例えば、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を計数するための情報である。カウンタは、具体的には、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を表すよう更新される。

【0059】

記憶部３００は、例えば、第３閾値を記憶する。第３閾値は、例えば、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価する際に用いられる閾値である。第３閾値は、例えば、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数と比較する閾値である。第３閾値は、例えば、０である。第３閾値は、例えば、予め、情報処理装置１００の利用者などによって設定される。

【0060】

取得部３０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部３０１は、取得した各種情報を、記憶部３００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部３０１は、記憶部３００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部３０１は、例えば、利用者の操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部３０１は、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。

【0061】

取得部３０１は、例えば、対象の最適化問題に関する情報を取得し、記憶部３００に記憶してもよい。対象の最適化問題に関する情報は、例えば、対象の最適化問題を表す１以上の変数を含む。対象の最適化問題に関する情報は、例えば、対象の最適化問題を表す変数の解の暫定値または候補値の各評価値を算出可能にする数式を含む。

【0062】

取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、対象の最適化問題に関する情報の入力を受け付けることにより、対象の最適化問題に関する情報を取得する。取得部３０１は、具体的には、対象の最適化問題に関する情報の入力を、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0063】

取得部３０１は、例えば、対象の最適化問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価することを要求する評価依頼を取得してもよい。評価依頼が、対象の最適化問題に関する情報を含む場合があってもよい。取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、評価依頼の入力を受け付けることにより、評価依頼を取得する。取得部３０１は、具体的には、評価依頼を、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0064】

取得部３０１は、例えば、乱数の生成用の整数値を取得し、記憶部３００に記憶してもよい。取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、乱数の生成用の整数値の入力を受け付けることにより、乱数の生成用の整数値を取得する。取得部３０１は、具体的には、乱数の生成用の整数値を、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0065】

取得部３０１は、例えば、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータを取得し、記憶部３００に記憶してもよい。取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、パラメータの入力を受け付けることにより、パラメータを取得する。取得部３０１は、具体的には、パラメータを、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0066】

取得部３０１は、例えば、第１閾値を取得し、記憶部３００に記憶してもよい。取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、第１閾値の入力を受け付けることにより、第１閾値を取得する。取得部３０１は、具体的には、第１閾値を、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0067】

取得部３０１は、例えば、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値を算出可能にする数式を取得し、記憶部３００に記憶してもよい。取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値を算出可能にする数式の入力を受け付けることにより、当該数式を取得する。取得部３０１は、具体的には、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値を算出可能にする数式を、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0068】

取得部３０１は、例えば、第３閾値を取得し、記憶部３００に記憶してもよい。取得部３０１は、具体的には、利用者の操作入力に基づき、第３閾値の入力を受け付けることにより、第３閾値を取得する。取得部３０１は、具体的には、第３閾値を、他のコンピュータから受信することにより取得してもよい。

【0069】

取得部３０１は、いずれかの機能部の処理を開始する開始トリガーを受け付けてもよい。開始トリガーは、例えば、利用者による所定の操作入力があったことである。開始トリガーは、例えば、他のコンピュータから、所定の情報を受信したことであってもよい。開始トリガーは、例えば、いずれかの機能部が所定の情報を出力したことであってもよい。取得部３０１は、評価依頼を取得したことを、実施部３０２と、計数部３０３と、評価部３０４との処理を開始する開始トリガーとして受け付けてもよい。

【0070】

実施部３０２は、所定の最適化処理を実施する。実施部３０２は、例えば、探索工程と、更新工程とを、対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返すことにより、所定の最適化処理を実施する。実施部３０２は、例えば、あるステップにおいて、対象の問題を表す各変数に対して探索工程を行う。実施部３０２は、具体的には、あるステップにおいて、ランダムな値を生成し、対象の問題を表すいずれかの変数の解の候補値として設定する。これにより、実施部３０２は、対象の問題を表す変数の解の候補値として、様々な値を試すことができる。

【0071】

実施部３０２は、例えば、あるステップにおいて、対象の問題を表す各変数に対して更新工程を行う。実施部３０２は、具体的には、あるステップにおいて、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であるか否かを判定する。実施部３０２は、具体的には、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する。これにより、実施部３０２は、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値を、全体最適解の値または局所最適解の値に近付くよう更新することができる。

【0072】

実施部３０２は、具体的には、対象の問題を表すいずれかの変数について、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下でなければ、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータを取得する。実施部３０２は、具体的には、対象の問題を表す当該いずれかの変数について、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分に、取得したパラメータを乗算して得た値を、当該差分の評価値に設定する。

【0073】

実施部３０２は、具体的には、対象の問題を表すいずれかの変数について、設定した当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値が、乱数以上であるか否かを判定する。実施部３０２は、具体的には、対象の問題を表すいずれかの変数について、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値が、乱数以上であると判定した場合、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する。

【0074】

実施部３０２は、具体的には、対象の問題を表すいずれかの変数について、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分の評価値が、乱数以上ではないと判定した場合、当該変数の解の暫定値を候補値で更新せずに済ませる。これにより、実施部３０２は、乱数を用いて確率的に、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新することができる。このため、実施部３０２は、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値を、局所最適解の近傍から脱出させ、全体最適解に近付け易くすることができる。

【0075】

実施部３０２は、あるステップにおいて、対象の問題を表すいずれかの変数に対して、更新工程を行わずにスキップしてもよい。実施部３０２は、例えば、第２閾値を取得する。実施部３０２は、具体的には、あるステップにおいて、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータで、乱数の生成用の整数値の解像度を除算して得た値を、第２閾値に設定する。

【0076】

実施部３０２は、例えば、あるステップにおいて、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上であるか否かを判定する。実施部３０２は、例えば、あるステップにおいて、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上である場合には、当該変数に対して、更新工程を行わずにスキップする。

【0077】

実施部３０２は、例えば、あるステップにおいて、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上ではない場合には、当該変数に対して、更新工程を行う。これにより、実施部３０２は、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分と、第２閾値とを比較した結果に基づいて、更新工程を行わなくてもよいか否かを適切に判定することができる。実施部３０２は、更新工程を行わずにスキップし、所定の最適化処理にかかる処理負担および処理時間の低減化を図ることができる。

【0078】

計数部３０３は、所定の最適化処理を実施した際に、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を計数する。計数部３０３は、例えば、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後の更新ステップまでに、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった回数を計数する。

【0079】

最後の更新ステップは、例えば、所定の最適化処理の開始から終了までの複数のステップに含まれる、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した１以上の更新ステップのうち、末尾の更新ステップである。

【0080】

計数部３０３は、具体的には、最後の更新ステップまでに、対象の問題を表す各変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった累計の回数を計数する。

【0081】

計数部３０３は、より具体的には、各ステップにおいて、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になる都度、カウンタの値をインクリメントする。計数部３０３は、より具体的には、各ステップにおいて、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新すると、カウンタの値を出力する。

【0082】

計数部３０３は、より具体的には、所定の最適化処理を実施した後、最後に出力したカウンタの値を特定し、最後の更新ステップまでに、対象の問題を表す各変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった累計の回数に設定する。これにより、計数部３０３は、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価する指針となる情報を得ることができる。

【0083】

計数部３０３は、具体的には、最後の更新ステップまでに、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になったステップの数を、回数として計数してもよい。これにより、計数部３０３は、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価する指針となる情報を得ることができる。

【0084】

評価部３０４は、所定の最適化処理を実施した後、計数した回数に基づいて、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価する。評価部３０４は、例えば、計数した回数が、第３閾値以下であれば、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正がないと評価する。評価部３０４は、例えば、計数した回数が、第３閾値以下でなければ、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正があると評価する。これにより、評価部３０４は、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを精度よく評価することができる。評価部３０４は、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価する評価者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。評価者は、例えば、利用者である。

【0085】

出力部３０５は、少なくともいずれかの機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ２０３による外部装置への送信、または、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域への記憶である。これにより、出力部３０５は、少なくともいずれかの機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、情報処理装置１００の利便性の向上を図ることができる。

【0086】

出力部３０５は、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価部３０４で評価した結果を出力する。出力部３０５は、例えば、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価部３０４で評価した結果を、利用者が参照可能にディスプレイ２０６に表示する。出力部３０５は、例えば、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価部３０４で評価した結果を、他のコンピュータに送信してもよい。これにより、出力部３０５は、対象の問題に対する所定の最適化処理の適正度合いを評価部３０４で評価した結果を、利用者が把握可能にすることができる。

【0087】

（情報処理装置１００の動作の一例）
次に、情報処理装置１００の動作の一例について説明する。情報処理装置１００は、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価するにあたって、実際に、対象の問題に対してＳＡ法を１回実施する。ＳＡ法は、他の最適化手法に比べて短い所要時間で実行可能である。

【0088】

情報処理装置１００は、例えば、パラメータβを記憶する。パラメータβは、繰り返した過去のステップの数に応じて可変の値である。パラメータβは、例えば、初期値１である。パラメータβは、例えば、２の乗数である。パラメータβは、繰り返した過去のステップの数が一定数増える都度、２倍ずつ増加する値である。パラメータβは、具体的には、対象の問題を表す変数の解の値のエネルギーに関する対数目盛に対して等間隔に配置された値［１，２，４，８，１６，３２，６４，・・・］が、繰り返した過去のステップの数に応じて順に設定される。

【0089】

情報処理装置１００は、例えば、乱数の生成用のＮビット整数値を記憶する。情報処理装置１００は、例えば、Ｎビット整数値の解像度ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎを記憶する。解像度ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎは、例えば、ａｂｓ（ｌｏｇ（１／２＾Ｎ））である。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表す各変数に共通の１つのカウンタを用意する。

【0090】

（１）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表す変数ごとに、当該変数の解の候補値を生成し、当該変数の解の候補値のエネルギーを算出する。

【0091】

（２）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表す変数ごとに、今回算出したエネルギーと、当該変数の解の現在の暫定値のエネルギーとのエネルギー差分を算出する。

【0092】

（３）情報処理装置１００は、例えば、解像度ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎをパラメータβで除算した値を、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄに設定する。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表す変数ごとに、算出したエネルギー差分≧設定した閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄであるか否かを判定する。

【0093】

（４）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、算出したエネルギー差分≧設定した閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄであれば、当該変数の解の暫定値を更新しなくてよいと判定し、用意したカウンタの値をインクリメントする。これにより、情報処理装置１００は、下記（５）以降の処理をスキップした回数をカウントしていくことができる。以下の説明では、下記（５）以降の処理をスキップすることを「差分評価スキップ」と表記する場合がある。

【0094】

（５）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、算出したエネルギー差分≧設定した閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄでなければ、算出したエネルギー差分≦０であるか否かを判定する。

【0095】

（６）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、算出したエネルギー差分≦０であれば、当該変数の解の暫定値を、今回算出した当該変数の解の候補値で更新する。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値を更新した場合、カウンタの値を出力する。

【0096】

（７）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、算出したエネルギー差分≦０でなければ、算出したエネルギー差分にパラメータβを乗算することにより、算出したエネルギー差分の評価値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、整数値を用いて乱数を生成し、算出した評価値≧乱数であるか否かを判定する。

【0097】

（８）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、算出した評価値≧乱数であれば、当該変数の解の暫定値を、今回算出した当該変数の解の候補値で更新する。情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値を更新した場合、カウンタの値を出力する。

【0098】

（９）情報処理装置１００は、例えば、対象の問題を表すいずれかの変数について、算出した評価値≧乱数でなければ、当該変数の解の暫定値を更新しない。

【0099】

情報処理装置１００は、例えば、上記（１）～上記（９）の一例の処理を１ステップとして繰り返すことにより、ＳＡ法を実施する。情報処理装置１００は、例えば、ＳＡ法を実施した後、最後に出力したカウンタの値を、「解更新中の差分評価スキップ回数」に設定する。解更新中は、ＳＡ法の最初のステップから、対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の暫定値を候補値で更新した１以上のステップの末尾のステップまでの期間を表す。

【0100】

情報処理装置１００は、例えば、設定した解更新中の差分評価スキップ回数に基づいて、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する。適正度合いは、例えば、対象の問題に対するＳＡ法の求解精度に対応する。情報処理装置１００は、具体的には、設定した解更新中の差分評価スキップ回数≦０であるか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、具体的には、設定した解更新中の差分評価スキップ回数＝０であれば、対象の問題に対するＳＡ法の適正がないと評価し、対象の問題に対するＳＡ法の求解精度が低精度であると評価する。

【0101】

一方で、情報処理装置１００は、具体的には、設定した解更新中の差分評価スキップ回数＞０であれば、対象の問題に対するＳＡ法の適正があると評価し、対象の問題に対するＳＡ法の求解精度が高精度であると評価する。これにより、情報処理装置１００は、利用者が、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる。情報処理装置１００は、例えば、解更新中の差分評価スキップ回数に基づいて、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価した結果を、利用者が把握可能にすることができる。

【0102】

情報処理装置１００は、例えば、ＳＡ法が、他の最適化手法に比べて短い所要時間で実行可能であるため、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、例えば、利用者が、専門家ではなく、対象の問題が有する性質を詳しく知らなくても、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価可能にすることができる。また、情報処理装置１００は、例えば、ＳＡ法が、対象の問題の規模が増大しても、計算時間が膨大になり難いという性質を有するため、対象の問題の規模が増大した場合であっても、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる。

【0103】

図４～図６を用いて、情報処理装置１００が、具体例な問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価した場合について説明し、解更新中の差分評価スキップ回数が、ＳＡ法の適正度合いを評価する基準となることについて説明する。まず、具体的には、図４を用いて、情報処理装置１００が、最大カット問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する一例について説明する。

【0104】

図４は、最大カット問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する一例を示す説明図である。図４において、情報処理装置１００は、上述した通り、最大カット問題に対してＳＡ法を実施し、最大カット問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価したとする。ＳＡ法の各ステップと、当該ステップにおける最大カット問題を表す第１変数に関するエネルギー差分と、当該ステップにおける閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとの関係性を、グラフ４００に示す。

【0105】

グラフ４００において、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは、線４１０に示すように変化する。グラフ４００において、エネルギー差分は、線４２０に示すように変化する。領域４０１は、最大カット問題を表す各変数の解の暫定値が更新されなくなる前であって、差分評価スキップが発生し得る第１ステップ範囲を示す。ステップ０から第１ステップ範囲の末尾までの区間が「解更新中」に対応する。領域４０２は、最大カット問題を表す各変数の解の暫定値が更新されなくなり、差分評価スキップが発生し得る第２ステップ範囲を示す。

【0106】

グラフ４００の領域４０１に示すように、最大カット問題に対してＳＡ法を実施した場合、解更新中において、最大カット問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新する余地がまだ残っている状態で、差分評価スキップが発生する。従って、最大カット問題に対してＳＡ法を実施した場合、差分評価スキップ回数は、１以上になると考えられる。

【0107】

次に、具体的には、図５を用いて、情報処理装置１００が、巡回セールスマン問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する一例について説明する。

【0108】

図５は、巡回セールスマン問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価する一例を示す説明図である。図５において、情報処理装置１００は、上述した通り、巡回セールスマン問題に対してＳＡ法を実施し、巡回セールスマン問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価したとする。ＳＡ法の各ステップと、当該ステップにおける巡回セールスマン問題を表す第１変数に関するエネルギー差分と、当該ステップにおける閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとの関係性を、グラフ５００に示す。

【0109】

グラフ５００において、閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは、線５１０に示すように変化する。グラフ５００において、エネルギー差分は、線５２０に示すように変化する。領域５０１は、巡回セールスマン問題を表す各変数の解の暫定値が更新されなくなり、差分評価スキップが発生し得る第３ステップ範囲を示す。グラフ５００において、ステップ０から第３ステップ範囲の先頭までの区間が「解更新中」に対応する。グラフ５００において、巡回セールスマン問題を表す各変数の解の暫定値が更新されなくなる前であって、差分評価スキップが発生し得るステップ範囲は、存在しない。

【0110】

グラフ５００に示すように、巡回セールスマン問題に対してＳＡ法を実施した場合、解更新中において、差分評価スキップは発生しない。従って、巡回セールスマン問題に対してＳＡ法を実施した場合、差分評価スキップ回数は、０になると考えられる。

【0111】

次に、図６を用いて、ＳＡ法の求解精度と差分評価スキップ回数との関係性の一例について説明する。具体的には、図６を用いて、異なる種類の複数の最適化問題に対して、図４および図５に示したようにＳＡ法を実施したとして、ＳＡ法の求解精度と差分評価スキップ回数との関係性の一例を示す。

【0112】

図６は、ＳＡ法の求解精度と差分評価スキップ回数との関係性の一例を示す説明図である。図６において、グラフ６００は、ｍａｘｃｕｔと、ｍａｘｃｌｉｑｕｅと、ｔｓｐと、ｖｒｐとのそれぞれの問題に対して、ＳＡ法を複数回実施した場合の求解精度の統計値を、箱髭図を用いて示す。

【0113】

ｍａｘｃｕｔは、最大カット問題である。ｍａｘｃｌｉｑｕｅは、最大クリーク問題である。ｔｓｐは、巡回セールスマン問題である。ｖｒｐは、配送計画問題である。求解精度は、ＳＡ法で求めた解と、厳密解との誤差［％］で表現される。

【0114】

グラフ６００に示すように、ｍａｘｃｕｔに対するＳＡ法の誤差は、０％であり、ＳＡ法の求解精度は、比較的高いと考えられる。同様に、グラフ６００に示すように、ｍａｘｃｌｉｑｕｅに対するＳＡ法の誤差は、０％であり、ＳＡ法の求解精度は、比較的高いと考えられる。

【0115】

一方で、グラフ６００に示すように、ｔｓｐに対するＳＡ法の誤差は、０％より大きく、ＳＡ法の求解精度は、比較的低いと考えられる。具体的には、ｔｓｐに対応する箱髭図に示すように、ＳＡ法の誤差の中央値は、箱の上下中心の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の第１四分位数は、箱の下の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の第３四分位数は、箱の上の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の最大値は、箱から伸びた線分の上の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の最小値は、箱から伸びた線分の下の線の位置に対応する値である。

【0116】

同様に、グラフ６００に示すように、ｖｒｐに対するＳＡ法の誤差は、０％より大きく、ＳＡ法の求解精度は、比較的低いと考えられる。具体的には、ｖｒｐに対応する箱髭図に示すように、ＳＡ法の誤差の中央値は、箱の上下中心の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の第１四分位数は、箱の下の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の第３四分位数は、箱の上の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の最大値は、箱から伸びた線分の上の線の位置に対応する値である。ＳＡ法の誤差の最小値は、箱から伸びた線分の下の線の位置に対応する値である。

【0117】

グラフ６１０は、ｍａｘｃｕｔと、ｍａｘｃｌｉｑｕｅと、ｔｓｐと、ｖｒｐとのそれぞれの問題に対して、ＳＡ法を複数回実施した場合の差分評価スキップ回数の統計値を、箱髭図を用いて示す。

【0118】

グラフ６１０に示すように、ｍａｘｃｕｔに対するＳＡ法の差分評価スキップ回数は、０より大きい。具体的には、ｍａｘｃｕｔに対応する箱髭図に示すように、差分評価スキップ回数の中央値は、箱の上下中心の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の第１四分位数は、箱の下の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の第３四分位数は、箱の上の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の最大値は、箱から伸びた線分の上の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の最小値は、箱から伸びた線分の下の線の位置に対応する値である。

【0119】

同様に、グラフ６１０に示すように、ｍａｘｃｌｉｑｕｅに対するＳＡ法の差分評価スキップ回数は、０より大きい。具体的には、ｍａｘｃｌｉｑｕｅに対応する箱髭図に示すように、差分評価スキップ回数の中央値は、箱の上下中心の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の第１四分位数は、箱の下の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の第３四分位数は、箱の上の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の最大値は、箱から伸びた線分の上の線の位置に対応する値である。差分評価スキップ回数の最小値は、箱から伸びた線分の下の線の位置に対応する値である。

【0120】

一方で、グラフ６１０に示すように、ｔｓｐに対するＳＡ法の差分評価スキップ回数は、０である。同様に、グラフ６１０に示すように、ｖｒｐに対するＳＡ法の差分評価スキップ回数は、０である。このように、ＳＡ法の求解精度が比較的高い場合、差分評価スキップ回数は、０になる傾向があると考えられる。一方で、ＳＡ法の求解精度が比較的低い場合、差分評価スキップ回数は、０より大きくなる傾向があると考えられる。

【0121】

従って、情報処理装置１００は、対象の問題に対してＳＡ法を実施した場合における差分評価スキップ回数が０であるか、または、０より大きいかに基づいて、対象の問題に対するＳＡ法の求解精度が高いか否かを推定可能であると考えられる。このため、情報処理装置１００は、対象の問題に対してＳＡ法を実施した場合における差分評価スキップ回数に基づいて、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価可能であると考えられる。

【0122】

（求解処理手順）
次に、図７を用いて、情報処理装置１００が実行する、求解処理手順の一例について説明する。求解処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。

【0123】

求解処理は、例えば、対象の問題を表す変数ごとに実行される。以下では、求解処理が、対象の問題を表す第１変数について実行された場合について説明する。

【0124】

図７は、求解処理手順の一例を示すフローチャートである。図７において、情報処理装置１００は、第１変数の解の候補値を生成し、生成した第１変数の解の候補値のエネルギーを算出する（ステップＳ７０１）。そして、情報処理装置１００は、今回算出した第１変数の解の候補値のエネルギーと、過去に算出した第１変数の解の現在の暫定値のエネルギーとの差分を算出する（ステップＳ７０２）。

【0125】

次に、情報処理装置１００は、解像度をパラメータβで除算することにより、閾値を算出し、算出した差分≧算出した閾値であるか否かを判定する（ステップＳ７０３）。ここで、差分≧閾値である場合（ステップＳ７０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ７０４の処理に移行する。一方で、差分＜閾値である場合（ステップＳ７０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ７０５の処理に移行する。

【0126】

ステップＳ７０４では、情報処理装置１００は、カウンタの値をインクリメントする（ステップＳ７０４）。カウンタは、対象の問題を表す各変数で共通して用いられる。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ７０１の処理に戻る。

【0127】

ステップＳ７０５では、情報処理装置１００は、算出した差分≦０であるか否かを判定する（ステップＳ７０５）。ここで、差分＞０である場合（ステップＳ７０５：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ７０６の処理に移行する。一方で、差分≦０である場合（ステップＳ７０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ７０８の処理に移行する。

【0128】

ステップＳ７０６では、情報処理装置１００は、算出した差分にパラメータβを乗算することにより、算出した差分の評価値を算出する（ステップＳ７０６）。そして、情報処理装置１００は、整数値を用いて乱数を生成し、算出した評価値≧乱数であるか否かを判定する（ステップＳ７０７）。ここで、評価値＜乱数である場合（ステップＳ７０７：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ７０１の処理に戻る。一方で、評価値≧乱数である場合（ステップＳ７０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ７０８の処理に移行する。

【0129】

ステップＳ７０８では、情報処理装置１００は、第１変数の解の暫定値を、今回算出した第１変数の解の候補値で更新する（ステップＳ７０８）。次に、情報処理装置１００は、カウンタの値を出力する（ステップＳ７０９）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ７０１の処理に戻る。

【0130】

これにより、情報処理装置１００は、対象の問題を表す第１変数の解を求めることができる。対象の問題を表す各変数に対して、求解処理のステップＳ７０１に戻る１ループを終了することが、ＳＡ法の１ステップである。情報処理装置１００は、対象の問題を表す各変数に対して、求解処理のステップＳ７０１に戻る１ループを終了した後、対象の問題を表す各変数に対して、求解処理のステップＳ７０１に戻る次のループを開始する。

【0131】

（評価処理手順）
次に、図８を用いて、情報処理装置１００が実行する、評価処理手順の一例について説明する。評価処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。

【0132】

図８は、評価処理手順の一例を示すフローチャートである。図８において、情報処理装置１００は、図７に示した求解処理を実行する（ステップＳ８０１）。次に、情報処理装置１００は、最後に出力されたカウンタの値を特定し、特定したカウンタの値を、解更新中の差分評価スキップ回数に設定する（ステップＳ８０２）。

【0133】

そして、情報処理装置１００は、設定した解更新中の差分評価スキップ回数＝０であるか否かを判定する（ステップＳ８０３）。ここで、差分評価スキップ回数＞０である場合（ステップＳ８０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ８０４の処理に移行する。一方で、差分評価スキップ回数＝０である場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ８０５の処理に移行する。

【0134】

ステップＳ８０４では、情報処理装置１００は、ＳＡ法が高精度であると評価する（ステップＳ８０４）。そして、情報処理装置１００は、評価処理を終了する。

【0135】

ステップＳ８０５では、情報処理装置１００は、ＳＡ法が低精度であると評価する（ステップＳ８０５）。そして、情報処理装置１００は、評価処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、対象の問題に対するＳＡ法の適正度合いを評価し易くすることができる。

【0136】

ここで、情報処理装置１００は、図７および図８の各フローチャートの一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。また、情報処理装置１００は、図７および図８の各フローチャートの一部ステップの処理を省略してもよい。

【0137】

以上説明したように、情報処理装置１００によれば、対象の問題に対して、探索工程と、更新工程とを、対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施することができる。情報処理装置１００によれば、少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数することができる。情報処理装置１００によれば、計数した回数に基づいて、対象の問題に対する最適化処理の適正度合いを評価することができる。これにより、情報処理装置１００は、利用者が、対象の問題に対する最適化処理の適正度合いを評価し易くすることができる。情報処理装置１００は、対象の問題に対する最適化処理の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の低減化を図ることができる。

【0138】

情報処理装置１００によれば、最適化処理のステップにおいて、対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上である場合には、当該変数に対して、更新工程を行わずにスキップすることができる。情報処理装置１００によれば、第２閾値以上ではない場合には、当該変数に対して、更新工程を行うことができる。これにより、情報処理装置１００は、対象の問題に対する最適化処理の適正度合いを評価する際にかかる処理負担および処理時間の低減化を図ることができる。

【0139】

情報処理装置１００によれば、計数した回数が、第３閾値以下であれば、対象の問題に対する最適化処理の適正がないと評価することができる。情報処理装置１００によれば、計数した回数が、第３閾値以下でなければ、対象の問題に対する最適化処理の適正があると評価することができる。これにより、情報処理装置１００は、対象の問題に対する最適化処理の適正があるか否かを精度よく評価することができる。

【0140】

情報処理装置１００によれば、最適化処理のステップにおいて、当該ステップまでに繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータで、解像度を除算して得た値を、第２閾値に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２閾値を適切に設定することができ、更新工程を行わずにスキップすることが好ましいか否かを精度よく判定し易くすることができる。

【0141】

情報処理装置１００によれば、変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下でない場合、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータを、当該差分に乗算して得た値が、乱数以下であるか否かを判定することができる。情報処理装置１００によれば、乱数以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新することができる。情報処理装置１００によれば、乱数以下でなければ、当該変数の解の暫定値を候補値で更新しないことができる。これにより、情報処理装置１００は、最適化処理にかかる処理負担および処理時間の低減化を図ることができる。

【0142】

情報処理装置１００によれば、少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、各変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になった累計の回数を計数することができる。これにより、情報処理装置１００は、変数単位の回数を利用することができる。

【0143】

情報処理装置１００によれば、最適化処理の各ステップにおいて、対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になる都度、カウンタの値をインクリメントことができる。情報処理装置１００によれば、対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新すると、カウンタの値を出力することができる。情報処理装置１００によれば、最適化処理を実施した後、最後に出力したカウンタの値を、回数に設定することができる。これにより、情報処理装置１００は、最適化処理に沿って回数を適切に計数することができる。

【0144】

情報処理装置１００によれば、少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、少なくともいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、第２閾値以上になったステップの数を、回数として計数することができる。これにより、情報処理装置１００は、ステップ単位の回数を利用することができる。

【0145】

情報処理装置１００によれば、第１閾値に、０を採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、経験則に従って、第１閾値に、適切な値を設定し易くすることができ、変数の解の暫定値を候補値で更新することが好ましいか否かを精度よく判定し易くすることができる。

【0146】

情報処理装置１００によれば、第３閾値に、０を採用することができる。これにより、情報処理装置１００は、経験則に従って、第３閾値に、適切な値を設定し易くすることができ、対象の問題に対する最適化処理の適正度合いを精度よく評価し易くすることができる。

【0147】

なお、本実施の形態で説明した評価支援方法は、予め用意されたプログラムをＰＣやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した評価支援プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。記録媒体は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などである。また、本実施の形態で説明した評価支援プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布してもよい。

【0148】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0149】

（付記１）対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、
前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。

【0150】

（付記２）前記実施する処理は、
前記最適化処理のステップにおいて、前記対象の問題を表すいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上である場合には、当該変数に対して、前記更新工程を行わずにスキップし、前記第２閾値以上ではない場合には、当該変数に対して、前記更新工程を行う、ことを特徴とする付記１に記載の評価プログラム。

【0151】

（付記３）前記評価する処理は、
計数した前記回数が、第３閾値以下であれば、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正がないと評価し、計数した前記回数が、前記第３閾値以下でなければ、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正があると評価する、ことを特徴とする付記１または２に記載の評価プログラム。

【0152】

（付記４）前記実施する処理は、
前記最適化処理のステップにおいて、当該ステップまでに繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータで、前記解像度を除算して得た値を、前記第２閾値に設定する、ことを特徴とする付記１または２に記載の評価プログラム。

【0153】

（付記５）前記更新工程は、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が前記第１閾値以下でない場合、繰り返した過去のステップの数が多いほど値が大きくなるパラメータを、当該差分に乗算して得た値が、前記乱数以下であるか否かを判定し、前記乱数以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、前記乱数以下でなければ、当該変数の解の暫定値を候補値で更新しない、ことを特徴とする付記１または２に記載の評価プログラム。

【0154】

（付記６）前記計数する処理は、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す各変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上になった累計の回数を計数する、ことを特徴とする付記１または２に記載の評価プログラム。

【0155】

（付記７）前記計数する処理は、
前記最適化処理の各ステップにおいて、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上になる都度、カウンタの値をインクリメントし、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値を候補値で更新すると、前記カウンタの値を出力し、前記最適化処理を実施した後、最後に出力した前記カウンタの値を、前記回数に設定する、ことを特徴とする付記６に記載の評価プログラム。

【0156】

（付記８）前記計数する処理は、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記第２閾値以上になったステップの数を、前記回数として計数する、ことを特徴とする付記１または２に記載の評価プログラム。

【0157】

（付記９）前記第１閾値は、０である、ことを特徴とする付記１に記載の評価プログラム。

【0158】

（付記１０）前記第３閾値は、０である、ことを特徴とする付記３に記載の評価プログラム。

【0159】

（付記１１）対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、
前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。

【0160】

（付記１２）対象の問題を表す変数の解の候補値を探索する探索工程と、当該変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が第１閾値以下であれば、当該変数の解の暫定値を候補値で更新し、当該差分が前記第１閾値以下でなければ、乱数を用いて確率的に、当該変数の解の暫定値を候補値で更新する更新工程とを、前記対象の問題を表す各変数に対して行うステップを繰り返す最適化処理を実施し、
前記最適化処理を実施した際に、前記対象の問題を表す少なくともいずれかの変数の解の暫定値を候補値で更新した最後のステップまでに、前記対象の問題を表す変数の解の暫定値と候補値との各評価値の差分が、前記乱数の生成用の整数値の解像度に対応する第２閾値以上になった回数を計数し、
前記最適化処理を実施した後、計数した前記回数に基づいて、前記対象の問題に対する前記最適化処理の適正度合いを評価する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【符号の説明】

【0161】

１００ 情報処理装置
１１０ 最適化処理
１２０ ステップ
１２１ 探索工程
１２２ 更新工程
２００ バス
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ ネットワークＩ／Ｆ
２０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
２０５ 記録媒体
２０６ ディスプレイ
２１０ ネットワーク
３００ 記憶部
３０１ 取得部
３０２ 実施部
３０３ 計数部
３０４ 評価部
３０５ 出力部
４００，５００，６００，６１０ グラフ
４０１，４０２，５０１ 領域
４１０，４２０，５１０，５２０ 線

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】