論文の概要: Investigating Constraint Programming and Hybrid Methods for Real World Industrial Test Laboratory Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1911.04766v4
• Date: Wed, 14 Aug 2024 19:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 19:30:50.027477
• Title: Investigating Constraint Programming and Hybrid Methods for Real World Industrial Test Laboratory Scheduling
• Title（参考訳）: 実業界における試験室スケジューリングのための制約計画とハイブリッド手法の検討
• Authors: Tobias Geibinger, Florian Mischek, Nysret Musliu,
• Abstract要約: 本稿では,この問題に対する制約プログラミングモデルと探索戦略について述べる。 CPソルバとMIPソルバを用いて実世界の実験室データと異なるサイズの生成されたインスタンスのセットを用いて評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.568851068989973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we deal with a complex real world scheduling problem closely related to the well-known Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). The problem concerns industrial test laboratories in which a large number of tests has to be performed by qualified personnel using specialised equipment, while respecting deadlines and other constraints. We present different constraint programming models and search strategies for this problem. Furthermore, we propose a Very Large Neighborhood Search approach based on our CP methods. Our models are evaluated using CP solvers and a MIP solver both on real-world test laboratory data and on a set of generated instances of different sizes based on the real-world data. Further, we compare the exact approaches with VLNS and a Simulated Annealing heuristic. We could find feasible solutions for all instances and several optimal solutions and we show that using VLNS we can improve upon the results of the other approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、よく知られた資源制約計画問題(RCPSP)と密接に関連する複雑な実世界のスケジューリング問題に対処する。 この問題は、期限やその他の制約を尊重しつつ、専門設備を使用する資格のある職員が多数の試験を行う必要がある産業試験室に関するものである。 本稿では,この問題に対する制約プログラミングモデルと探索戦略について述べる。 さらに,提案手法に基づいた大規模近傍探索手法を提案する。 本モデルでは,実世界の実験室データと実世界のデータに基づく異なるサイズのインスタンスのセットに基づいて,CPソルバとMIPソルバを用いて評価を行った。 さらに、正確なアプローチをVLNSとシミュレートされたアニーリングヒューリスティックと比較する。 すべてのインスタンスと複数の最適解に対して実現可能な解を見つけることができ、VLNSを使用することで、他のアプローチの結果を改善することができることを示す。

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