論文の概要: NICE: Robust Scheduling through Reinforcement Learning-Guided Integer Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12171v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 20:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 09:44:10.152046
• Title: NICE: Robust Scheduling through Reinforcement Learning-Guided Integer Programming
• Title（参考訳）: NICE: 強化学習型整数プログラミングによるロバストスケジューリング
• Authors: Luke Kenworthy, Siddharth Nayak, Christopher Chin and Hamsa Balakrishnan
• Abstract要約: 我々は,強化学習と整数プログラミングを組み合わせたNICEを提案し,ロバストなスケジューリング問題に対処する。 我々はNICEを用いて、パイロットの飛行スケジュールの割り当てを決定し、破壊の影響を低減する。 実験の結果、NICEは様々なシナリオでスケジュールを作成でき、その結果、ベースラインの定式化よりも33%から48%のディスラプションが減少することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.448283690603358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integer programs provide a powerful abstraction for representing a wide range of real-world scheduling problems. Despite their ability to model general scheduling problems, solving large-scale integer programs (IP) remains a computational challenge in practice. The incorporation of more complex objectives such as robustness to disruptions further exacerbates the computational challenge. We present NICE (Neural network IP Coefficient Extraction), a novel technique that combines reinforcement learning and integer programming to tackle the problem of robust scheduling. More specifically, NICE uses reinforcement learning to approximately represent complex objectives in an integer programming formulation. We use NICE to determine assignments of pilots to a flight crew schedule so as to reduce the impact of disruptions. We compare NICE with (1) a baseline integer programming formulation that produces a feasible crew schedule, and (2) a robust integer programming formulation that explicitly tries to minimize the impact of disruptions. Our experiments show that, across a variety of scenarios, NICE produces schedules resulting in 33\% to 48\% fewer disruptions than the baseline formulation. Moreover, in more severely constrained scheduling scenarios in which the robust integer program fails to produce a schedule within 90 minutes, NICE is able to build robust schedules in less than 2 seconds on average.
• Abstract（参考訳）: 整数プログラムは、現実世界の幅広いスケジューリング問題を表現するための強力な抽象化を提供する。 一般的なスケジューリング問題をモデル化する能力にもかかわらず、大規模整数プログラム(ip)の解決は計算上の課題である。 破壊に対する堅牢性のようなより複雑な目的の組み入れにより、さらに計算課題が悪化する。 我々は,強化学習と整数プログラミングを組み合わせた新しい手法であるNICE(Neural Network IP Coefficient extract)を提案する。 より具体的には、NICEは整数プログラミングの定式化における複雑な目的を概ね表すために強化学習を使用する。 niceは、飛行クルーのスケジュールに対するパイロットの割り当てを決定し、混乱の影響を減らすために使用します。 我々は,(1)有望なクルースケジュールを生成するベースライン整数計画法と(2)破壊の影響を明示的に最小化しようとする頑健な整数計画法との比較を行った。 私たちの実験では、様々なシナリオでニースがスケジュールを生成し、ベースラインの定式化よりも33-48-%少ないディスラプションとなることを示しています。 さらに、堅牢な整数プログラムが90分以内にスケジュールを作成できなかった、より厳格に制約されたスケジューリングシナリオでは、niceは平均して2秒未満で堅牢なスケジュールを構築することができる。

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