論文の概要: A Memetic Algorithm with Reinforcement Learning for Sociotechnical Production Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10936v4
• Date: Fri, 7 Jul 2023 07:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 15:42:55.353802
• Title: A Memetic Algorithm with Reinforcement Learning for Sociotechnical Production Scheduling
• Title（参考訳）: 社会工学的生産スケジューリングのための強化学習を用いたメメティックアルゴリズム
• Authors: Felix Grumbach, Nour Eldin Alaa Badr, Pascal Reusch and Sebastian Trojahn
• Abstract要約: 本稿では、フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(DRC-FJSSP)に深層強化学習(DRL)を適用したメメティックアルゴリズムを提案する。 産業における研究プロジェクトから、フレキシブルマシン、フレキシブルなヒューマンワーカー、作業能力、セットアップと処理操作、材料到着時間、材料製造の請求書の並列タスク、シーケンス依存のセットアップ時間、人間と機械のコラボレーションにおける(一部)自動化タスクを検討する必要性を認識します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The following interdisciplinary article presents a memetic algorithm with applying deep reinforcement learning (DRL) for solving practically oriented dual resource constrained flexible job shop scheduling problems (DRC-FJSSP). From research projects in industry, we recognize the need to consider flexible machines, flexible human workers, worker capabilities, setup and processing operations, material arrival times, complex job paths with parallel tasks for bill of material (BOM) manufacturing, sequence-dependent setup times and (partially) automated tasks in human-machine-collaboration. In recent years, there has been extensive research on metaheuristics and DRL techniques but focused on simple scheduling environments. However, there are few approaches combining metaheuristics and DRL to generate schedules more reliably and efficiently. In this paper, we first formulate a DRC-FJSSP to map complex industry requirements beyond traditional job shop models. Then we propose a scheduling framework integrating a discrete event simulation (DES) for schedule evaluation, considering parallel computing and multicriteria optimization. Here, a memetic algorithm is enriched with DRL to improve sequencing and assignment decisions. Through numerical experiments with real-world production data, we confirm that the framework generates feasible schedules efficiently and reliably for a balanced optimization of makespan (MS) and total tardiness (TT). Utilizing DRL instead of random metaheuristic operations leads to better results in fewer algorithm iterations and outperforms traditional approaches in such complex environments.
• Abstract（参考訳）: 下記の学際的論文では、実用指向の二重資源制約型フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(DRC-FJSSP)を解決するために、深層強化学習(DRL)を適用したメメティックアルゴリズムを提案する。 産業における研究プロジェクトから、フレキシブルマシン、フレキシブルなヒューマンワーカー、作業能力、セットアップと処理操作、材料到着時間、材料請求書製造(BOM)の並行タスク、シーケンス依存のセットアップ時間、人間-機械協調における(一部)自動化タスクなどを検討する必要性を認識します。 近年,メタヒューリスティックスやDRL技術に関する研究が盛んに行われているが,単純なスケジューリング環境に特化している。 しかし、メタヒューリスティックスとDRLを組み合わせることで、より確実かつ効率的にスケジュールを生成するアプローチはほとんどない。 本稿では、DRC-FJSSPを定式化し、従来の求人モデルを超えた複雑な産業要件をマッピングする。 次に,並列計算とマルチ基準最適化を考慮した離散イベントシミュレーション(DES)をスケジュール評価に組み込んだスケジューリングフレームワークを提案する。 ここでは、シークエンシングと代入決定を改善するために、メメティックアルゴリズムにDRLを付加する。 実世界の生産データを用いた数値実験により,makespan (ms) と total tardiness (tt) のバランスのとれた最適化のために,フレームワークが効率的かつ確実に実現可能なスケジュールを生成することを確認した。 DRLをランダムなメタヒューリスティックな操作の代わりに利用すると、アルゴリズムの繰り返しが少なくなり、そのような複雑な環境で従来のアプローチより優れている。

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