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title: 製造業向け量子コンピュータ時代のDXセミナー ～最適化の中身を覗いてみよう～（2022/04/20）
tags:  #量子コンピュータ #量子アニーリング #イジングマシン #組み合わせ最適化 #経路最適化 #fixstarsamplifyシリーズ  
author: [株式会社フィックスターズ](https://convert.docswell.com/user/fixstars)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/47ZVQ3W6E3.jpg?width=480
description: 量子コンピューティング時代を見据え、株式会社Fixstars Amplifyでは、量子アニーリング・イジングマシン向けクラウド基盤「Fixstars Amplify」を活用した、社会課題の解決と実業務への適用を進めています。  今回は製造業におけるDX推進の一例として、量子アニーリング・イジングマシンの力を「Fixstars Amplify」通じて活用し、工場内の搬送経路を最適化する手法についてワークショップ形式でご紹介します。  製造業界にお勤めのエンジニアの方、量子アニーリング・イジングマシンに興味がある方にオススメの内容となっております。  Fixstars Amplifyについてはウェブサイトをご覧ください。 https://amplify.fixstars.com/ja/
published: April 20, 22
canonical: https://convert.docswell.com/s/fixstars/KDEJVD-20220420
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量子コンピュータ時代の製造業におけるDXセミナー
～ 最適化の中身を覗いてみよう ～
15:00 開始予定
マイク、カメラをOFFにしてしばらくお待ちください
Zoomの表示名は、セミナー申し込み時の
お名前としていただけますようお願いいたします
Fixstarsではさまざまな専門性を持つエンジニアを募集しています
詳細は https://www.fixstars.com/ja/recruit/ まで
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【エンジニア向け】
製造業向け量子コンピュータ時代のDXセミナー
～最適化の中身を覗いてみよう: 経路最適化編～
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本日のAgenda
第一部 15:00-15:45
➢ はじめに
➢ 会社紹介
➢ 組合せ最適化・イジングマシン及び製造業における事例の紹介
➢ Fixstars Amplifyの紹介
第二部 15:50-17:00
➢ Amplify活用のワークショップ
•
搬送経路最適化
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はじめに
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本セミナーの位置づけ
 弊社では、Amplifyセミナーを「ビジネス向け」と「プログラマー向け」に分けて
定期的に開催しております（オンライン・無料）
ビジネス向け
プログラマー向け
組合せ最適化問題や量子アニーリング・イジングマシンの概要やビジネス上の効果を解説します
特定のテーマ・事例を用いて、問題設定、定式化、実装などのポイントを解説します
 セミナー紹介ページ: https://amplify.fixstars.com/ja/news/seminar
 今後の予定
1/26
(1h)
5/25
(1h)
ビジネス向け
2/24
(1.5h)
6/22
(1.5h)
プログラマー向け
（シフト最適化）
3/23
(1.5h)
ビジネス向け
プログラマー向け
（生産計画最適化）
4/20
(1.5h)
プログラマー向け
（経路最適化）
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プログラマー向け
（シフト最適化）
7/20
(1.5h)
← 本日
プログラマー向け
（生産計画最適化）
8/24
(1.5h)
プログラマー向け
（経路最適化）
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本セミナーのゴール
⮚ 製造業に組合せ最適化問題がたくさんあることを知る
⮚ 組合せ最適化問題を解くためのフレームワークや、問題設定の考え方、目的関
数や制約条件の定式化のポイントを理解する
⮚ 最適生産計画作成のサンプルコードを活用しながら、実際に量子アニーリン
グ・イジングマシンを動かしてみることで、実問題への適用の足掛かりを得る
課題の抽出、問題の数式化、プログラムの実装などお客
様のステージやご要望に合わせて柔軟にお手伝いいたし
ますので、お気軽にお声がけください！
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ワークショップの準備 (1)
• ご自身のPC (ブラウザ上) でPythonプログラミングを行います。Google
colaboratoryを使うので、事前にログイン出来ることを確認をお願いします
(Googleアカウントが必要です)
• https://colab.research.google.com/
• Fixstars Amplify のトークンを取得済みか確認をお願いします。まだの人は
Fixstars Amplifyホームページのサインアップよりユーザ登録の上、無料トー
クンの取得をお願いします (1分で終わります)
• https://amplify.fixstars.com/ja/register
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ワークショップの準備 (2)
• お持ちのAmplifyのトークンを用いて、以下のURLにあるサンプルコードが動くか確認
をお願いします。サンプルコードは閲覧のみ可能ですので、「ドライブにコピー」の上、
ご自身のトークンを入力し、Shift+Enterで実行をしてください (警告が出る場合がありますが、「このまま
実行」を選択下さい)
• https://colab.research.google.com/drive/1evYBKqKfVrEzrQOa-SWwciROfvqjL8qm?usp=sharing
この部分に、ご自身のトークン番号(32桁)を入力の上、Shift+Enterで実行下さい。
ご自身のトークン番号は、Amplify HPよりご確認いただけます
• ご自身のトークンを入力の上、以下の結果が出力されればOKです
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ワークショップの準備 (3)
• ワークショップで使うサンプルコードを以下のURLより取得して下さい
• それぞれのサンプルコードにご自身のトークンを入力いただく必要があります。それぞ
れのサンプルコードを「ドライブにコピー」の上、トークンを入力し実行して下さい
Step1
https://colab.research.google.com/drive/1nu_X8RufFbc4wzRlyxj8M5FlGorkcKIE?usp=sharing
Step2
https://colab.research.google.com/drive/1ssgrvSQ7cZrLhGzmaLZUJRYu2JJeSOiv?usp=sharing
Step3
https://colab.research.google.com/drive/1SlYCT_eS5abwzl_rldM-Vf9g2s-KihRp?usp=sharing
質問は随時ZoomのチャットかQ&amp;Aでお願いします
対応可能なメンバーが対応いたします
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会社紹介
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フィックスターズの概要
概要
グループ体制
株式会社フィックスターズ
会社名
株式会社フィックスターズ
本社所在地
東京都港区芝浦3-1-1 msb Tamachi
田町ステーションタワーN 28階
設立
2002年8月
上場区分
Fi xs tars Solutions, Inc.
当社完全子会社
米国での営業及び開発
株式会社Fi xs tars Autonomous Technologies
株式会社ネクスティ エレクトロニクスとのJV
自動運転向けソフトウェア開発
東証一部（証券コード：3687）
株式会社Fi xs tars Amplify
当社完全子会社
量子コンピューティングのクラウド事業を運営
代表取締役社長
三木 聡
資本金
5億5,446万円（2021年9月現在）
社員数（連結）
2021/10/1 設立
株式会社Si der
当社完全子会社
開発支援SaaS「Sider」を運営
258名（2021年9月現在）
株式会社Sma rt Opi nion
キオクシア株式会社
主なお客様
株式会社ネクスティ エレクトロニクス
株式会社日立製作所
キヤノン株式会社
当社連結子会社
乳がんAI画像診断支援事業を運営
オスカーテクノロジー株式会社
当社連結子会社
ソフトウェア自動並列化サービスを提供
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ソフトウェア高速化サービス (概要)
• お客様にソースコードをご提供いただき、
• 最適化やアルゴリズムの改良を施して高速化してお返しします
オリジナルソースコードのご提供
当社
高速化したソースコード
コンサルティング
高速化
お客様
サポート
性能評価
アルゴリズムの改良・開発
レポートやコードへのQ&amp;A
ボトルネックの特定
ハードウェアへの最適化
実製品への組込み支援
レポート作成
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フィックスターズの強み
フィックスターズは、コンピュータの性能を最大限に引き出し大量データの高速処理を実現する、
高速化のエキスパート集団です。
低レイヤ
ソフトウェア技術
アルゴリズム
実装力
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各産業・研究
分野の知見
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フィックスターズの量子技術への取り組み
2019年
SIPの研究開発に参画
「光・量子を活用した
2018年
Society 5.0実現化技
NEDOのプロジェクト
術：光電子情報処理」
に採択
「イジングマシン共通
2017年
ソフトウェア基盤の研
日本で初めて
究開発」
D-Wave Systems
社と提携
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組合せ最適化・イジングマシン及び
製造業における事例の紹介
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量子アニーリング・イジングマシンと組合せ最適化問題
量子アニーリング・イジングマシン ⇒ 組合せ最適化問題を解くための専用マシン
膨大な選択肢から、制約条件を満たし、ベストな選択肢を探索する（組合せ最適化問題）
スケジューリング
配送計画
スマートシティー
集積回路設計
参考: 慶應義塾大学 田中宗 准教授 「量子コンピュータ最前線とイジングマシンの可能性」
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組合せ最適化問題は統一的なフレームワークで解くことができる
問題設定
組合せ最適化問題の例
膨大な解候補（組合せ）から最適解を選ぶ
・解候補一つ一つの計算は可能
・候補数が膨大ですべての解候補を計算できない
バイキングで最も安く
必要な栄養が取れる組合せは？
(10g単位)
定式化
解を取得
タンパク質
脂質
金額
目的関数: これを最小化（最大化）する解が最適
ごはん
8g
1g
1g
10円
制約条件: 解が必ず満たすべき条件
パン
7g
1g
2g
12円
ハンバーグ
1g
5g
4g
50円
焼き魚
1g
8g
1g
35円
数式で表現
実装
炭水化物
目的関数: 合計金額（最小化）
数式をPythonのプログラムで記述
Amplifyが最適解を探索
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制約条件:
炭水化物：300g以上
タンパク質：150g以上
脂質：50g以上
最適メニュー
ごはん：380g
焼き魚：140g
金 額：870円
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製造業における品質管理の4M
Man
Machine
4Mとは
本日の事例や
ワークショッ
プの対象
Method
Material
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組合せ最適化の取り組み事例
シフト作成自動化
生産計画最適化
経路指示リアルタイム制御
人の直観で時間をかけて行っ
ていた生産ラインや物流倉庫
の業務シフト作成を、スキル
や勤務時間などの条件をもと
に最適化します
製造工場の設備の利用割り当て
(ジョブショップスケジューリ
ング) を、納期や段取り時間
などを考慮して最適化します
倉庫を走行する多数の搬送ロ
ボット (AGV) が効率よく動
作するよう、最適経路だけで
なく迂回や交差点での待機な
どリアルタイムに指示します
2/24セミナーのテーマ
3/23セミナーのテーマ
4/20セミナーのテーマ
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最も効率的な作業員のシフトは？
問題設定
定式化
チーム編成とタスク割り当て
目的関数：業務要求の満足度最適化
・スキルや業務時間平滑化、個人の希望などの考慮
実装
解を取得
制約条件：チーム人数や一人1タスクなどの制約
・従来、ホワイトボードを使い、朝・夕30分程度ずつかけて作成
・Amplifyが10秒で推薦配置を提示
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最も効率的な生産スケジュールは？
問題設定
定式化
製品製造工程順序の最適化
目的関数：製造完了時間（最小化）
・段取り時間、納期、稼動率などを考慮
実装
解を取得
制約条件：機械数や製造可能な製品の制約
・従来技術だと数時間かかることも
・Amplifyがより高速に妥当な解を提示
October
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Ma chi ne 1
Ma chi ne 2
Ma chi ne 3
Ma chi ne 4
Ma chi ne 5
Ma chi ne 6
Ma chi ne 7
Ma chi ne 8
Ma chi ne 9
Ma chi ne 10
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電気機器製造メーカー A社様
複数の製品事業部から様々なプリント基板の注文を受け、生産を行う部門
段取り時間
課
題
生産する基板に応じて製造装置の部品や材料を交換する「段取り時間」
が必要。段取り時間を考慮した効率的な生産スケジュールを作成したい
従来は、専任者が、一日数回・毎回数十分かけて経験に基づいてスケジ
ュールを作成。更なる生産性向上やノウハウ継承のため、生産スケジュ
ール作成の自動化に着手
装置1
A
A
装置2
B
B
B
B
B
段取り時間
装置x
C
E
B
段取り時間
E
D
生産スケジュール作成の時間・コストの大幅な削減！
効
果
(一日あたり数時間 → 数分)
段取りのための製造装置の停止回数の削減！
(10%以上削減)
最適化未経験のご担当者様1人がプログラム試作開始
から約1～2ヵ月間取り組んでこの効果を実現
現在は試作段階で、実運用に向けてモデルを改良中！
次期フェーズでは、Amplify
の活用領域の拡大を検討中！
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最も効率的な部材や製品の搬送方法は？
問題設定
定式化
実装
解を取得
AGV（無人搬送車）の待ち時間を最小化するリアルタイム経路選択
目的関数：各AGVの次の一定時間の待ち時間（最小化）
制約条件：各AGVが衝突しない、など
・Amplifyが他のAGVの行動を考慮し、次の最適動作をリアルタイムに指示
・最短経路だけでなく、迂回・交差点制御なども実現
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Fixstars Amplify: メディア掲載
https://amplify.fixstars.com/ja/news/media
「はじめての量子プログラミング体験」（2021年6月号～2022年1月号まで連載）
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Fixstars Amplify のご紹介
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量子コンピュータとその周辺
1. 量子コンピュータ
2. イジングマシン
量子ゲート方式
二値二次多項式模型
古典汎用コンピュータの上位互換。
量子力学の重ね合わせ状態を制御
する量子ゲートを操作し、特定の
問題を汎用的かつ高速に処理する。
二次の多変数多項式で表される目
的関数の最適化問題 (QUBO) を扱
う
専用マシン。変数は0,1または±1。
統計物理学におけるイジング模型
(磁性体の性質を表す模型) に由来。
様々な実装により実現されている。
1
2
量子コンピュータ
イジングマシン
IBM/Google/Rigetti/IonQ
3
富士通/日立/東芝/Fixstars
量子
アニーリング
D-Wave/NEC
3. 量子アニーリング方式
量子焼きなまし法
イジングマシンの一種であり、量子焼
きなまし法の原理に基づいて動作する。
量子イジング模型を物理的に搭載した
プロセッサで実現する。
自然計算により低エネルギー状態が
出力される。
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Amplify AE
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クラウドサービス ：Fixstars Amplify
様々な量子コンピュータ・イジングマシンに対応したアプリケーションを開発出来る、クラウドプラットフォームです。
量子コンピューティング時代を見据え、シンプルで効率的な開発環境の提供を目指しています。
サービス概要
主な特長
様々なマシンに対応
各社が提供する量子アニーリング・イジングマシンを
Fixstars Amplifyから利用することが出来ます。
シンプルで効率的なアプリ開発
複雑で専門性の高いプロセスを自動化し、効率的にマシ
ンを使うための学習コストを、圧倒的に低くします。
PoCから実問題まで対応
大規模問題の入力と高速実行が可能で、PoCや実問題を視
野に入れたアプリケーション開発が行えます。
すぐに開発を開始可能
適用分野 (一例)
・・・
金融
物流
開発環境と実行環境がセットで提供されるため、すぐに
開発を開始することが出来ます。
ライフサイエンス
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二次計画問題
•
最適化問題の分類
• 組合せ最適化問題
•
決定変数が離散値 (整数など)
•
•
•
•
•
整数計画問題 (決定変数が整数)
0-1整数計画問題 (決定変数が二値)
連続最適化問題
• 決定変数が連続値 (実数など)
量子アニーリング・イジングマシン
Quadratic
二次形式
Unconstrained
制約条件なし
Binary
Optimization
0-1整数 (二値)
計画
QUBO模型 (0-1整数二次計画問題)
𝑓 = ෍ 𝑄𝑖𝑗 𝑞𝑖 𝑞𝑗 + ෍ 𝑄𝑖𝑖 𝑞𝑖
𝑖&lt;𝑗
𝑞𝑖 ∈ 0,1 or 𝑞𝑖 ∈ ±1
𝑖
評価値
(目的関数)
決定変数
(出力・変数)
問題設定
(入力・定数)
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イジングマシンの実行手順
1. 数理モデル検討
解きたい課題の「目的関数」「決定変数」「制約条件」を検討する
2. QUBO定式化
(論理)
「 2値決定変数+二次形式」で「目的関数」と「決定変数」を記述 (変換) する
「制約条件」は直接扱えないので「ペナルティ関数」で表現する
3. QUBO定式化
(物理)
各マシンの仕様や制限に準拠した形式にQUBO模型を変換する
(例: 二次項に制約がある場合は「グラフマイナー埋め込み」問題を解く)
SWによる
支援と自動化
4. 入力データの準備
各マシンのSDKやAPI仕様に合わせてQUBO模型 (物理) をデータ化する
5. マシンの実行
マシンを実行して出力の変数値やエネルギー値(コスト値)を解析する
上記の逆の手順を辿り解きたい課題の「決定変数」を解釈する
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Fixstars Amplify の特長
– いつでも 開発環境と実行環境がセットのため
すぐにプログラミングと実行が出来る
– 誰でも
ハードウェアや専門的な知識が不要
無料で開発がスタート可能
– 高速に
10万ビットクラスの大規模問題の
高速処理と高速実行が可能
– あらゆる 一般に公開されている全てのイジング
マシンを利用可能
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Fixstars Amplify クラウドの構成
アプリケーション
組合せ最適化問題を含むアプリケーションは
Amplify SDK を用いることで効率的かつ簡便に組合
せ最適化の定式化が可能
研究・開発ではAmplifyクラウドは無償提供されるた
め直ぐに開発をスタートできる
Amplify SDK
組合せ最適化問題の定式化やマシンを高度に操るた
めの最先端の技術や知見をライブラリ化したシンプ
ルなインターフェースを提供
専門知識が不要で量子アニーリングイジングマシン
を用いた最適化エンジンの開発に取り組める
量子アニーリング・
イジングマシン (Amplify AE)
Amplify クラウドが量子アニーリングマシン・イジ
ングマシンの大規模実行環境を提供
Amplify SDK で書かれた最適化エンジンは
他社製も含め全ての商用イジングマシンで実行可能
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Amplify の対応マシン
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Fixstars Amplifyによる課題解決
◼ イジングマシンのための革新的な開発環境
簡単
多くのマシンに対応
✓ SDKをインストールするだけ
ですぐに使える (pip install
amplify)
✓ ハードウェアの専門知識不要
でアプリケーションが開発で
きる
✓ 進化の早いマシンの発展に追
従すべての量子アニーリング/
イジングマシンに対応
✓ 10万ビット級のアニーリング
マシン実行環境が利用可能
始めやすい
✓ 研究・開発用途には開発環境
と実行環境が無償で利用可能
✓ 多くのチュートリアル、サン
プルコードを整備・拡充
多くの人が始めやすい開発プラットフォームを無料で提供
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Fixstars Amplify の技術
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Amplify SDKのワークフロー
◼ 従来のプログラミングワークフローとの比較
実行方法
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35


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Amplify SDKによるシンプルプログラミング
数独を解くサンプルアプリ
SDKなし
最適化しても
200行以上
富士通・デジタルアニーラの設定用コード
SDKあり
30行程度
SDKなし
59行
SDKあり
1行
日立CMOSアニーリングマシンの設定用コード
SDKなし
183行
SDKあり
1行
出典: Wikipdia
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36


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Amplify による巡回セールスマン問題 (TSP) の実装例
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Amplify Annealing Engine
• NVIDIA GPU V100/A100 で動作
• 独自の並列化シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム
• WEB経由で計算機能を提供
• Amplify SDK の実装を直ぐに実行可能
• 社会課題への取り組み・PoC・検証が加速
• 商用マシンでは最大規模かつ最高速レベル
• 64Kビット (全結合) / 100Kビット超 (疎結合)
Amplify Cloud
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38


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Amplify Annealing Engine
◼ 実問題やPoCを視野に入れたアプリケーション開発にも対応
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Amplify 標準提供マシン
最先端の並列化技術
最先端の量子技術
出典:https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-2/
NVIDIA A100/V100
最大10万ビット以上
D-Wave Advantage
5000量子ビット
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40


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料金のご案内
Amplifyクラウド利用料
(アプリを自作される方向け)
利用料金
1ジョブの実行時間
サポート窓口
https://amplify.fixstars.com/ja/pricing
Developerプラン
Businessプラン
研究・開発用の無料プラン
実運用レベルで使いたい人は
無料
月額10万
10秒
1分
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E-mail, Web会議
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実行回数・実行時間は
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(個別見積り)
コンサル・システム開発等
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ハンズオンワークショップ
・搬送経路最適化
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ワークショップの準備 (1)
• ご自身のPC (ブラウザ上) でPythonプログラミングを行います。Google
colaboratoryを使うので、事前にログイン出来ることを確認をお願いします
(Googleアカウントが必要です)
• https://colab.research.google.com/
• Fixstars Amplify のトークンを取得済みか確認をお願いします。まだの人は
Fixstars Amplifyホームページのサインアップよりユーザ登録の上、無料トー
クンの取得をお願いします (1分で終わります)
• https://amplify.fixstars.com/ja/register
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ワークショップの準備 (2)
• お持ちのAmplifyのトークンを用いて、以下のURLにあるサンプルコードが動くか確認
をお願いします。サンプルコードは閲覧のみ可能ですので、「ドライブにコピー」の上、
ご自身のトークンを入力し、Shift+Enterで実行をしてください (警告が出る場合がありますが、「このまま
実行」を選択下さい)
• https://colab.research.google.com/drive/1evYBKqKfVrEzrQOa-SWwciROfvqjL8qm?usp=sharing
この部分に、ご自身のトークン番号(32桁)を入力の上、Shift+Enterで実行下さい。
ご自身のトークン番号は、Amplify HPよりご確認いただけます
• ご自身のトークンを入力の上、以下の結果が出力されればOKです
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ワークショップの準備 (3)
• ワークショップで使うサンプルコードを以下のURLより取得して下さい
• それぞれのサンプルコードにご自身のトークンを入力いただく必要があります。それぞ
れのサンプルコードを「ドライブにコピー」の上、トークンを入力し実行して下さい
Step1
https://colab.research.google.com/drive/1nu_X8RufFbc4wzRlyxj8M5FlGorkcKIE?usp=sharing
Step2
https://colab.research.google.com/drive/1ssgrvSQ7cZrLhGzmaLZUJRYu2JJeSOiv?usp=sharing
Step3
https://colab.research.google.com/drive/1SlYCT_eS5abwzl_rldM-Vf9g2s-KihRp?usp=sharing
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搬送経路最適化
一言に「経路最適化」と言っても、搬送ロボット (AGV) が運用されている環境や要件など
は様々で、それぞれに対する問題設定や定式化は異なります
状況や要件の例
• AGVが通過できる経路が定められている
• AGVごとに稼働時間に制限がある
• AGVごとに積載量に制約がある
• 配達地ごとに要求される到着時間がある
• AVGの衝突回避の制御が必要
• 運ぶ材料や部品によって各配達地で作業時間が異なる
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46


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搬送経路最適化
【問題】工場内の4台のAGVを用いて、AGVの充電ステーションから20か所の搬送先に部品を届けると
きの各搬送ロボットの走行距離の合計が最短になるような経路を求めます。尚、搬送ロボットをできる
だけ平均的に利用したいため各AGVの搬送先は5か所とします
充電ステーション
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搬送経路最適化
【問題】工場内の4台のAGVを用いて、AGVの充電ステーションから20か所の搬送先に部品を届けると
きの各搬送ロボットの走行距離の合計が最短になるような経路を求めます。尚、搬送ロボットをできる
だけ平均的に利用したいため各AGVの搬送先は5か所とします
全てを一度にやるのは難しいので、3つのステップに分けてアルゴリズムを作成します
Step1
Step2
Step3
AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
制約➀: 各順番で回れる訪問先 (充電ステーション+各搬送先) は1か所
制約②: 各訪問先を回るのは1回のみ
解の候補多数あり
Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から目的を
実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
AGVを4台に増やします。具体的には、Step2に対して以下の2つの変更を加えます
変更➀: 決定変数の一部を0/1で固定
変更➁: 制約条件の対象範囲を微調整
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Step1
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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
Step1のサンプルコードのレビュー
(尚、本ワークショップでは、最適化のコードにフォー
カスするため、可視化のコードの詳細は割愛します)
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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
距離行列の作成
実装
各訪問先の座標
充電ステーション
各訪問先間の距離行列
(km)
充電ステーション
訪問先 (0) は充電ステーション
訪問先 (i)
0
1
2
・・・
20
訪問先
0
0
0.54
0.22
・・・
0.64
(j)
1
0.54
0
0.32
・・・
1.17
2
0.22
0.32
0
・・・
0.86
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・・・
・
・
・
20
0.64
1.17
・・・
0
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0.86
50


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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
Step1
決定変数を準備
計算して得られる解の例
訪問先 (i)
順番(n)
訪問先 (i)
0
1
2
・・・
20
0
1
q_21(0 or 1)
q_42(0 or 1)
・・・
q_420(0 or 1)
1
q_1(0 or 1)
q_22(0 or 1)
q_43(0 or 1)
・・・
q_421(0 or 1)
2
q_2(0 or 1)
q_23(0 or 1)
q_44(0 or 1)
・
・
・
・
・
・
・
・
・
20
q_20(0 or 1)
q_41(0 or 1)
実装
q_62(0 or 1)
イジングマシン
で最適な(0,1)の
組合せを探す
q_422(0 or 1)
・・・
・
・
・
・・・
q_440(0 or 1)
BinaryPoly型 (21×21) = 441 [qbit]
1は訪問する、0はしないことを示す
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順番(n)
0
1
2 ・・・
20
0
1
0
0 ・・・
0
1
0
0
0 ・・・
1
0
2
0
1
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・・・
・
・
・
20
0
0
1 ・・・
0
充電ステーション
から出発を示す
0
充電ステーションの次は、
訪問先 (20) に行くこと
を示す
51


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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
Step1
制約の定式化
制約➀: 各順番で回れる訪問先は1つ
→ one_hot制約
20
෍ 𝑞𝑛,𝑖 = 1
訪問先 (i)
順番(n)
𝑛 ∈ 0,1, ⋯ , 20
𝑖=0
制約②: 各訪問先を回るのは1回のみ
→ one_hot制約
0
1
2 ・・・
20
0
1
0
0 ・・・
0
one_hot
1
0
0
0 ・・・
1
one_hot
0
0
one_hot
2
0
1
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・・・
・
・
・
20
0
0
1 ・・・
0
one_hot
20
෍ 𝑞𝑛,𝑖 = 1
𝑖 ∈ 0,1, ⋯ , 20
one_hot
one_hot
one_hot
one_hot
𝑛=0
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52


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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
Step1
実装
制約の定式化
制約1:各順番で回れる訪問先は1つ
→ one_hot制約
20
෍ 𝑞𝑛,𝑖 = 1
𝑛 ∈ 0,1, ⋯ , 20
𝑖=0
制約2: 各訪問先を回るのは1回のみ
→ one_hot制約
20
෍ 𝑞𝑛,𝑖 = 1
𝑖 ∈ 0,1, ⋯ , 20
𝑛=0
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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
Step1
求解
Amplify AE
• 先ほど作った
constraints (制約)
をmodelに格納して
マシンに投げます
• 制約条件だけを与え
た場合、制約条件を
満たす解を探してき
てくれます
無料版は1ジョブ10秒まで設定可。
有料版では1分まで設定可能
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# Page. 55

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Step1
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AGVを1台とし、制約を守るだけのアルゴリズムを作ります
結果の取得
可
視
化
充電ステーション
各順番で回れる訪問先は1つ、各訪問先を回るのは1回のみ、という二つの制約を満たす経路を求めること
ができました。解の候補がたくさんある状況ですので、次のStepでは、目的を追加して解を絞ります
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Step2
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Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
Step2のサンプルコードのレビュー
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Step2
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Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
目的関数の定式化
20 20 20
総距離の最小化
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = ෍ ෍ ෍ 𝑑𝑖,𝑗 ∙ 𝑞𝑛,𝑖 ∙ 𝑞𝑛+1,𝑗
𝑛=0 𝑖=0 𝑗=0
決定変数 x 決定変数 (2次)
計算のイメージ
n=1のときi=20が1、n=2のときj=1が1なので、𝑑20,1 である1.17がdistanceに加算される
各訪問先間の距離行列 (𝑑𝑖,𝑗 )
決定変数 (𝑞𝑛,𝑖 , 𝑞𝑛+1,𝑗)
訪問先 (i)
順番(n)
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =
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0
1
2 ・・・
20
0
1
0
0 ・・・
0
1
0
0
0 ・・・
1
2
0
1
0
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・・・
・
・
・
20
0
0
1 ・・・
0
0
57


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Fixstars
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Step2
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Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
実装
: 追加 or 変更部分
剰余を使って、最後の
訪問先の次は0番目に
戻るようにしています
イジングマシンは、制約
を満たす中で、この
distance (目的) を最小
にする組合せを探します
・
・
・
【補足】制約条件には、目的関数の値を考慮して
適切な値の重みを設定する必要があります。制約
条件の取り扱いに関する詳細は、こちらのチュー
トリアルも合わせてご参照下さい
https://amplify.fixstars.com/ja/demo
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# Page. 59

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Fixstars
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Step2
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Step1に「総距離の最小化」という目的を追加し、複数の解の候補から
目的を実現する解を求めるアルゴリズムを作ります
充電ステーション
2つの制約を満たした上で、総距離を最小化する経路が求められるようになりました。次のStepでは、
AGVを4台に増やします
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# Page. 60

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Step3
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AGVを4台に増やします。Step2に対して以下の2つの変更を加えます
変更➀: 決定変数の一部を0/1で固定
変更➁: 制約条件の対象範囲を微調整
Step3のサンプルコードのレビュー
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AGVを4台に増やします
Step3
変更➀: 決定変数の一部を0/1で固定します。これにより、各AGVの搬送先を5か所に固定しています
充電ステーションには、0番目、6番目、
12番目、18番目に訪問します (計4回訪問)
決定変数
実装
: 追加 or 変更部分
訪問先 (i)
順番(n)
0
1
2
・・・
0
1
0
0
・・・
20
0
1
0
q_22
q_23
・・・
q_41
2
0
q_43
q_44
・・・
q_62
3
0
q_64
q_65
・・・
q_83
4
0
q_85
q_86
・・・
q_104
5
0
q_106
q_107
・・・
q_125
6
1
0
0
7
0
q_148
q_149
・・・
q_167
8
0
q_169
q_170
・・・
q_188
0
0
9
0
q_190
q_191
・・・
q_209
10
0
q_211
q_212
・・・
q_230
11
0
q_232
q_233
・・・
12
1
0
0
q_274
・
q_275
・
・・・
・
q_485
・・・
13
23
・
・
・
0
・
・
・
0
・
・
・
・
・
・
q_484
・
・
・
・
q_251
0
・
・
これらの中で
合計が最短と
なる経路を探
します
0
・
・
・
q_293
・
・
・
q_503
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AGVを4台に増やします
Step3
変更➁: 制約条件の対象範囲を微調整します。訪問先 (0) である充電ステーションを、one_hot制約の
対象から外します
決定変数
one_hot制約対象外
実装
: 追加 or 変更部分
訪問先 (i)
順番(n)
0
1
2
・・・
0
1
0
0
・・・
20
0
1
0
q_22
q_23
・・・
q_41
2
0
q_43
q_44
・・・
q_62
3
0
q_64
q_65
・・・
q_83
4
0
q_85
q_86
・・・
q_104
5
0
q_106
q_107
・・・
q_125
6
1
0
0
7
0
q_148
q_149
・・・
q_167
8
0
q_169
q_170
・・・
q_188
0
0
9
0
q_190
q_191
・・・
q_209
10
0
q_211
q_212
・・・
q_230
11
0
q_232
q_233
・・・
12
1
0
0
13
0
q_274
q_275
・
・
・
・
・
・
・
・
・
0
q_484
q_485
23
q_251
0
・・・
0
q_293
・
・
・
・・・
q_503
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充電ステーション
4台のAGVそれぞれが5か所ずつ搬送し総走行距離が最短になるような経路を求めることができました！
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ワークショップ: おさらい
AGV1台の制約のみから始めて、目的を追加し、最終的には、4台のAGVそれぞれが5か所ずつ搬送し総走
行距離が最短になるような経路を求めることができました！
充電ステーション
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Fixstars Amplify: オンラインデモ &amp; チュートリアル
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