本文中讨论的实施方式涉及数据处理装置、存储程序的非暂态计算机可读记录介质和数据处理方法。
背景技术：
1、存在使用伊辛型评估函数的伊辛机，作为计算冯·诺依曼计算机所不擅长的大规模离散优化问题的装置。在使用伊辛机的情况下，组合优化问题被转换成表示磁性材料的自旋行为的伊辛模型。然后，伊辛机通过马尔可夫链蒙特卡罗方法，诸如模拟退火法或副本交换法(也被称为并行回火法等)来搜索其中伊辛型评估函数的值为局部最小的伊辛模型的状态。达到评估函数的局部最小值的最小值的状态被视为最优解。伊辛模型的状态可以通过多个状态变量的值的组合来表示。作为状态变量中的每个状态变量的值，可以使用0或1。
2、例如，由下面的公式(1)定义了伊辛型评估函数。
3、[数学公式1]
4、
5、右侧的第一项用于在没有遗漏也没有重复的情况下针对伊辛模型的所有状态变量的所有组合，对两个状态变量的值(0或1)与权重值(表示两个状态变量之间的相关性的强度)的乘积进行合并。使i作为标识号的状态变量由xi表示，使j作为标识号的状态变量由xj表示，以及指示使i和j作为标识号的状态变量之间的相关性的大小的权重值由wij表示。右侧的第二项通过针对每个标识号将偏置系数与状态变量的乘积相加来获得。标识号＝i的偏置系数由bi指示。
6、此外，由下面的公式(2)表示与xi的值的变化相关联的评估函数的值的变化量(δei)。
7、[数学公式2]
8、
9、在公式(2)中，当xi从1改变为0时，δxi为-1；以及当状态变量xi从0改变为1时，δxi为1。注意，hi被称为局部域，并且δei是通过将hi乘以根据δxi的符号(+1或-1)获得的。
10、例如，当δei小于基于随机数和温度参数的值获得的噪声值时，伊辛机通过重复反转xi的值和更新局部域的处理来搜索解。
11、由于包括δei的计算、确定是否反转x i的值等的多个处理可以并行地执行，因此可以对多个状态变量进行并行试验。
12、顺便提及，组合优化问题中的一些组合优化问题，例如分配问题可以使用多值变量(multi-valued variable)来表示。在分配问题中，指示特定元素被分配给哪个分配目的地的分配状态可以由多值变量表示。过去已经提出了使用伊辛机搜索分配问题的解的技术。
13、相关技术的示例包括：日本公开特许公报第2023-1055号和日本公开特许公报第2022-165250号作为相关技术被公开。
技术实现思路
1、技术问题
2、在通过使用伊辛机搜索分配问题的解的技术中，由于作为多值变量的分配状态被转换成为0或1的xi，因此xi的实例的数目有时增加。当xi的实例的数目增加时，用于相对于每个xi计算δei的数据的移动变得复杂，并且在一些情况下并行试验变得困难。
3、在一种模式下，实施方式的目的是使得由多值变量表示的组合优化问题能够通过并行试验计算。
4、问题的解决方案
5、根据实施方式的一方面，提供了一种数据处理装置，该数据处理装置包括：存储器，该存储器被配置成存储评估函数信息，该评估函数信息指示通过使用多个多值变量表示的组合优化问题的评估函数；以及耦接至存储器的处理器，该处理器被配置成执行包括以下的处理：基于评估函数信息，生成作为多个多值变量的值的相应可转变范围的一部分的转变目的地候选；基于评估函数信息，针对多个多值变量中的每个多值变量，计算与转变成转变目的地候选相关联的评估函数的值的变化量；基于变化量，从多个多值变量中指定接受转变的多值变量；以及使所指定的多值变量的值转变成转变目的地候选的值。
6、本发明的有益效果
7、在一种模式下，根据实施方式，可以通过并行试验来计算由多值变量表示的组合优化问题。
1.一种数据处理装置，包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理装置，其中，
3.根据权利要求2所述的数据处理装置，其中，
4.根据权利要求3所述的数据处理装置，其中，
5.根据权利要求3所述的数据处理装置，其中，
6.根据权利要求3所述的数据处理装置，其中，
7.根据权利要求3所述的数据处理装置，其中，
8.根据权利要求3所述的数据处理装置，其中，
9.根据权利要求2所述的数据处理装置，其中，
10.一种存储程序的非暂态计算机可读记录介质，所述程序用于使计算机执行处理，所述处理包括：
11.一种由计算机实现的数据处理方法，所述数据处理方法包括：
