“电子Amoeba”模拟计算机发现旅行推销员问题的Swift解决方案

一种单细胞成倍孔生物，真实粘液模具的疟原虫疟原虫。

北海道大学的研究人员和日本的Amoeba能量有所灵感，受到单层Amoeba的有效觅食行为，开发了一个模拟计算机，用于寻找可靠和快速的解决方案，用于旅行推销员问题 - 代表性组合优化问题。

许多现实世界应用任务，如在物流和自动化中规划和调度，在数学上配制成组合优化问题。包括超级计算机的传统数字计算机不充分，以解决这些复杂的问题，以便在几乎允许的时间内解决这些复杂的问题，因为他们需要评估的候选解决方案的数量随着问题尺寸呈指数呈指数增加 - 也称为组合爆炸。因此，近年来，新计算机包括“Quantum退火者”，包括“量子退火者”，已经积极开发。然而，这些机器需要复杂的预处理，以将每个任务转换为他们可以处理的表格，并且具有呈现不符合某些限制和请求的非法解决方案的风险，从而产生实际应用的主要障碍。

电子Amoeba的电路图（左：amoeba核心，右：电阻横杆）。

使用新开发的“电子AmoEBA”可以避免这些障碍，这是一种由单纤维的作物生物体的模拟计算机。已知AmoEBA通过使其体变形来最大限度地提高营养素获取。它显示出发现旅行推销员问题（TSP）的近似解决方案，即给定一定数量的城市地图，问题是找到访问每个城市一次并返回起始城市的最短路线。这次发现启发了北海道大学的Seiya Kasai教授以模拟电路模仿AmoEBA的动态，如科学报告期刊。“Amoeba核心在电子环境下搜索一个解决方案，其中交叉栏交叉口的阻力值代表了TSP的约束和请求，”Kasai说。使用横杆，通过更新无复杂预处理的电阻值，可以轻松改变城市布局。

电子AmoEBA的TSP解决方案搜索作为所以通过通过随机抽样计算的平均长度来归一化电子AmoEBA的函数的函数，N。（左）由电子AmoEBA（红色点）获得的路线长度归一化。（右）解决电子AmoEBA（红色点）的解决时间和在传统计算机（白色圆圈）上的2-opt运行的时间，其中垂直轴代表来自10城市TSP的结果的增量。

Kasai实验室的博士学生Kenta Saito在面包板上制作了电路，并成功地找到了4城市TSP的最短路线。他使用电路模拟器评估了对更大尺寸问题的性能。然后，电路可靠地发现了一种高质量的法律解决方案，路径长度明显越短的路径长度比随机抽样所获得的平均长度。此外，寻找高质量法律解决方案所需的时间仅对城市的数量进行了线性。将搜索时间与代表TSP算法“2-opt”进行比较，电子AmoEBA随着城市数量的增加而变得更有利。“模拟电路再现了AmoEBA的独特和有效的优化能力，通过自然选择获得了生物体，”Kasai说。

“随着模拟计算机由一个简单而紧凑的电路组成，它可以解决许多实际问题，其中输入，约束和请求动态地改变，并且可以嵌入到IOT设备中作为节电微芯片，”Masashi Aono谁说引领Amoeba能量促进Amoeba启发计算机的实际应用。

参考：“集成了电阻横梁的Amoeba-Inspiap Induclic Computing系统，用于解决旅行推销员问题”由Kenta Saito，Masashi Aono和Seiya Kasai，11月27日，科学报告.DOI：
10.1038 / s41598-020-77617-7