- python の環境を用意。（Anaconda でも可）
win.batまたは./mac.shを実行（環境に合わせてください。python のパッケージがダウンロードされます。）
量子アニーリングを簡単に使ってみる。
以下の地図で s から g に行くための最短経路を考える。
s -> 1 -> g
↓
2
Google Colab でも試すことができます。 https://colab.research.google.com/drive/14lPDy6d7z3paacHcERqpI7ETmsmmlP7j?usp=sharing
交通最適化問題を量子アニーリングと古典AIを用いて解いてみる。
古典AI
曜日と時刻から回帰分析を用いて混雑度を予測。
量子アニーリング
一定以上混雑している場合は別の経路を提案する。
背景
現在のカーナビシステムでは、基本的に出発地点から目的地点までの最短経路が提案される。この経路は個人にとって最適な経路である。
しかし、全員が最短経路を選択すると、交通混雑が引き起こされ全体の旅行時間（目的地点までに要する時間）が多くなる可能性がある。
目的
交通混雑を緩和したい。
課題
交通混雑を予想して、混雑が見込まれる場合は経路を変更させる。
Google Colab でも試すことができます。 https://colab.research.google.com/drive/1i8cCGeaL8Sdju1x1Aty6uCMhL20SKFRq?usp=sharing
動作環境
Windows, MacOS
開発
DEVEL株式会社、ビネット＆クラリティ合同会社