日本川崎--(BUSINESS WIRE)--2026年4月7日--
東芝公司研發出一款突破性演算法,大幅提升其專有的量子啟發組合優化電腦——模擬分岔機(Simulated Bifurcation Machine,SBM)的效能。這款新演算法顯著提高了在有限次試驗中,獲取最佳解決方案或已知最佳解決方案的機率,即「成功機率」,這是評估組合優化技術的關鍵基準。
圖1:結果顯示,新開發的第三代模擬分岔(SB)演算法,能以接近100%的機率,在「混沌邊緣」為全連接2,000自旋伊辛問題找到已知最佳解決方案。 AP圖片
SBM旨在解決廣泛領域中的大規模組合優化問題,包括新藥研發、配送路線優化及投資組合設計等。儘管過往演算法能在足夠多的試驗次數下找到最佳或已知最佳解決方案,但大規模問題往往會將搜索過程困於局部最優解,在限制試驗次數的實際約束下,顯著降低成功機率。
東芝公司透過開發第三代模擬分岔(Simulated Bifurcation,SB)演算法,成功克服這項挑戰。這項突破性進展建基於2019年4月公布的初代SB演算法,以及2021年2月發布的第二代SB演算法,後者已大幅提升計算速度及準確性。
新演算法將觸發分岔現象(SB演算法的標誌性特徵)的分岔參數,從單一全局參數擴展至分配予每個位置變量的獨立參數。這些分岔參數會根據相應位置變量的值獨立控制,從而實現更具適應性及有效的解決方案搜索。
隨著引入這種先進控制機制,演算法會視乎條件呈現規律或混沌行為。關鍵是,東芝發現透過有效利用「混沌邊緣」(即規律動態與混沌運動之間的邊界)的混沌狀態,演算法能更有效率地擺脫局部最優解。結果,達到全局最優解的成功機率顯著增加,接近100%。
因此,基於新演算法的SBM速度快得多。它獲取最佳或已知最佳解決方案所需的解決方案時間(Time to Solution,TTS),比基於第二代演算法的SBM約快100倍。這些進展預計將加速組合優化在廣泛挑戰中的實際應用。
該研究成果已於2026年4月6日一期的《應用物理評論》(Physical Review Applied)上發表,該期刊是美國物理學會(American Physical Society)的同行評審期刊。
(美聯社)