時々刻々変化する状況において高精度で最適な経路を選択する手法
昨今、深層学習等によるAIの分野で、ナビゲーション、災害避難時、生産ライン、物流等で最適な経路を選択する手法において、従来手法ではコスト関数を指定し通常のコンピュータや量子アニーリング等による処理で最適解を得ていた。しかし、指定されたコスト関数での最適解では時々刻々変化する状況に対応することが困難であり、最適な経路を抽出することは困難であった。本発明ではコスト関数を柔軟に変更させる仕組により、前述の課題を解決するする手法である。
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