Quron

Binary Autoencoder-based QUBO optimization library for Python.

Overview

Quron は、組合せ最適化問題を QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) に自動変換するための Python ライブラリです。

基本フロー:

1. 解空間を Variable で定義
2. AEBuilder で解をバイナリ潜在ベクトルに圧縮
3. Factorization Machine (FM) で目的関数の surrogate を学習
4. FM を QUBO に変換
5. イジングマシン（Amplify / D-Wave）で最適化

Installation

pip install quron

Optional Dependencies

ソルバーを使用する場合は、対応するオプションをインストールしてください。

# Amplify solver
pip install quron[amplify]

# D-Wave solver
pip install quron[dwave]

# Both solvers
pip install quron[solvers]

Quick Start

from quron import Variable, AEBuilder, Optimizer, AmplifySolver

# 1. 解空間の定義
var = Variable(length=5, var_type="integer", min_value=0, max_value=3)

# 2. 目的関数の定義（最小化）
def objective(solution):
    return sum(solution)

# 3. 初期解の生成
initial_solutions = var.sample_random(20)
initial_values = [objective(sol) for sol in initial_solutions]

# 4. オートエンコーダの学習
ae = AEBuilder(var, latent_dim=8)
ae.train(initial_solutions)

# 5. ソルバーの設定
solver = AmplifySolver(token="YOUR_AMPLIFY_TOKEN")

# 6. 最適化
optimizer = Optimizer(var, ae, objective, solver)
optimizer.add_initial_data(initial_solutions, initial_values)
optimizer.optimize(num_iterations=5)

# 7. 結果の取得
print(f"Best solution: {optimizer.best_solution}")
print(f"Best value: {optimizer.best_value}")

API Reference

詳細は docs/reference.md を参照してください。

• Variable - 解空間の定義
• AEBuilder - RNN (GRU) ベースのオートエンコーダ
• Solver - QUBO ソルバー（AmplifySolver, DWaveSolver）
• Optimizer - AE + FM + Solver を組み合わせた最適化ループ

Requirements

• Python >= 3.11
• numpy >= 1.24.0
• torch >= 2.0.0
• pandas >= 2.0.0

License

MIT License