論文の概要: Learning to schedule job-shop problems: Representation and policy
learning using graph neural network and reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01086v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 11:40:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-03 14:24:59.682991
- Title: Learning to schedule job-shop problems: Representation and policy
learning using graph neural network and reinforcement learning
- Title（参考訳）: 求職者の問題をスケジューリングする学習:グラフニューラルネットワークと強化学習を用いた表現と政策学習
- Authors: Junyoung Park, Jaehyeong Chun, Sang Hun Kim, Youngkook Kim, Jinkyoo
Park
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)と強化学習(RL)を用いて,ジョブショップ問題(JSSP)のスケジューリングを学習するフレームワークを提案する。
我々は、GNNスケジューラが、その超一般化能力により、様々なベンチマークJSSP上で、現実的に好まれるルールやRLベースのスケジューラよりも優れていることを実証的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.379652654427959
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a framework to learn to schedule a job-shop problem (JSSP) using a
graph neural network (GNN) and reinforcement learning (RL). We formulate the
scheduling process of JSSP as a sequential decision-making problem with graph
representation of the state to consider the structure of JSSP. In solving the
formulated problem, the proposed framework employs a GNN to learn that node
features that embed the spatial structure of the JSSP represented as a graph
(representation learning) and derive the optimum scheduling policy that maps
the embedded node features to the best scheduling action (policy learning). We
employ Proximal Policy Optimization (PPO) based RL strategy to train these two
modules in an end-to-end fashion. We empirically demonstrate that the GNN
scheduler, due to its superb generalization capability, outperforms practically
favored dispatching rules and RL-based schedulers on various benchmark JSSP. We
also confirmed that the proposed framework learns a transferable scheduling
policy that can be employed to schedule a completely new JSSP (in terms of size
and parameters) without further training.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と強化学習(RL)を用いて,ジョブショップ問題(JSSP)のスケジューリングを学習するフレームワークを提案する。
本研究では,JSSPのスケジューリング過程を,JSSPの構造を考慮した状態のグラフ表現を用いた逐次決定問題として定式化する。
定式化問題の解決にあたり,提案フレームワークはGNNを用いて,JSSPの空間構造をグラフ(表現学習)として埋め込んだノード特徴を学習し,組込みノード特徴を最適なスケジューリング動作(政治学習)にマッピングする最適なスケジューリングポリシを導出する。
我々は、PPO(Proximal Policy Optimization)に基づくRL戦略を用いて、これらの2つのモジュールをエンドツーエンドでトレーニングする。
我々は、GNNスケジューラが、超一般化能力のため、様々なベンチマークJSSP上で、事実上好まれるディスパッチルールやRLベースのスケジューラよりも優れていることを実証的に示す。
また,提案フレームワークが(サイズやパラメータの面で)完全に新しいjsspのスケジュールに利用できる転送可能なスケジューリングポリシーを,さらなるトレーニングなしで学習できることを確認した。
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