論文の概要: Deep Reinforcement Learning Guided Improvement Heuristic for Job Shop Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10936v3
• Date: Wed, 14 Feb 2024 08:30:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 20:22:09.789469
• Title: Deep Reinforcement Learning Guided Improvement Heuristic for Job Shop Scheduling
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるジョブショップスケジューリングの改善ヒューリスティック
• Authors: Cong Zhang, Zhiguang Cao, Wen Song, Yaoxin Wu, Jie Zhang
• Abstract要約: 本稿では,完全解の符号化にグラフ表現を用いる JSSP を解くための DRL 誘導型改良法を提案する。 本研究では,2つのモジュールからなるグラフニューラルネットワークに基づく表現スキームを設計し,改良プロセス中に遭遇したグラフ内の動的トポロジと異なるタイプのノードの情報を自動的に取得する。 古典的なベンチマーク実験により,本手法が学んだ改善方針は,最先端のDRL法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.45126420996238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies in using deep reinforcement learning (DRL) to solve Job-shop scheduling problems (JSSP) focus on construction heuristics. However, their performance is still far from optimality, mainly because the underlying graph representation scheme is unsuitable for modelling partial solutions at each construction step. This paper proposes a novel DRL-guided improvement heuristic for solving JSSP, where graph representation is employed to encode complete solutions. We design a Graph Neural-Network-based representation scheme, consisting of two modules to effectively capture the information of dynamic topology and different types of nodes in graphs encountered during the improvement process. To speed up solution evaluation during improvement, we present a novel message-passing mechanism that can evaluate multiple solutions simultaneously. We prove that the computational complexity of our method scales linearly with problem size. Experiments on classic benchmarks show that the improvement policy learned by our method outperforms state-of-the-art DRL-based methods by a large margin.
• Abstract（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)を解決するための深層強化学習(DRL)の最近の研究は、建設ヒューリスティックスに焦点を当てている。 しかし、基礎となるグラフ表現スキームは、各構成ステップにおける部分解のモデリングに適さないため、その性能は依然として最適とは程遠い。 本稿では,完全解の符号化にグラフ表現を用いる JSSP を解くための DRL 誘導型改良ヒューリスティックを提案する。 本研究では,2つのモジュールからなるグラフニューラルネットワークに基づく表現スキームの設計を行い,改善プロセス中に遭遇したグラフの動的トポロジ情報と異なるノードの種類を効果的に把握する。 改善中のソリューション評価を高速化するため,複数のソリューションを同時に評価できる新しいメッセージパッシング機構を提案する。 本手法の計算複雑性は問題の大きさに応じて線形にスケールすることを示す。 従来のベンチマーク実験では,本手法で学習した改善方針が,最先端のdrlベース手法よりも大きなマージンを示した。

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