論文の概要: A Reinforcement Learning Environment For Job-Shop Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03760v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 13:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 19:37:02.460638
• Title: A Reinforcement Learning Environment For Job-Shop Scheduling
• Title（参考訳）: ジョブショップスケジューリングのための強化学習環境
• Authors: Pierre Tassel, Martin Gebser, Konstantin Schekotihin
• Abstract要約: 本稿では,ジョブショップスケジューリングのための高効率深層強化学習環境を提案する。 我々は、有意義でコンパクトな状態表現と、新しい単純な密集した報酬関数を設計する。 本手法が従来のベンチマークインスタンスにおける既存のDRLメソッドを大幅に上回ることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.036811219647753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scheduling is a fundamental task occurring in various automated systems applications, e.g., optimal schedules for machines on a job shop allow for a reduction of production costs and waste. Nevertheless, finding such schedules is often intractable and cannot be achieved by Combinatorial Optimization Problem (COP) methods within a given time limit. Recent advances of Deep Reinforcement Learning (DRL) in learning complex behavior enable new COP application possibilities. This paper presents an efficient DRL environment for Job-Shop Scheduling -- an important problem in the field. Furthermore, we design a meaningful and compact state representation as well as a novel, simple dense reward function, closely related to the sparse make-span minimization criteria used by COP methods. We demonstrate that our approach significantly outperforms existing DRL methods on classic benchmark instances, coming close to state-of-the-art COP approaches.
• Abstract（参考訳）: スケジューリングは、様々な自動化システムアプリケーションで発生する基本的なタスクである。例えば、ジョブショップのマシンの最適なスケジュールは、生産コストと無駄を減らすことができる。 それでも、そのようなスケジュールを見つけることはしばしば難解であり、与えられた時間制限内での組合せ最適化問題(COP)法では達成できない。 複雑な振る舞いの学習における深層強化学習(DRL)の最近の進歩は、新しいCOPアプリケーションの可能性を可能にしている。 本稿では,ジョブショップスケジューリングのための効率的なDRL環境を提案する。 さらに,cop法で用いられるスパースメイクスパン最小化基準と密接に関連した,有意義でコンパクトな状態表現と,新しい,単純な密集した報酬関数を設計する。 提案手法は従来のベンチマークインスタンスのDRLメソッドよりも大幅に優れており,最先端のCOPアプローチに近い。

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