論文の概要: Two-Stage Learning For the Flexible Job Shop Scheduling Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09703v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 20:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 14:58:20.807052
• Title: Two-Stage Learning For the Flexible Job Shop Scheduling Problem
• Title（参考訳）: フレキシブルなジョブショップスケジューリング問題の2段階学習
• Authors: Wenbo Chen, Reem Khir and Pascal Van Hentenryck
• 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に対して,ディープラーニングフレームワークを用いて高速かつ正確な近似を生成する可能性について検討する。 本稿では,FJSP決定の階層的性質を明示的にモデル化する2段階学習フレームワークを提案する。 その結果、2SL-FJSPはミリ秒で高品質なソリューションを生成でき、最先端の強化学習手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.06058556156014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Flexible Job-shop Scheduling Problem (FJSP) is an important combinatorial optimization problem that arises in manufacturing and service settings. FJSP is composed of two subproblems, an assignment problem that assigns tasks to machines, and a scheduling problem that determines the starting times of tasks on their chosen machines. Solving FJSP instances of realistic size and composition is an ongoing challenge even under simplified, deterministic assumptions. Motivated by the inevitable randomness and uncertainties in supply chains, manufacturing, and service operations, this paper investigates the potential of using a deep learning framework to generate fast and accurate approximations for FJSP. In particular, this paper proposes a two-stage learning framework 2SLFJSP that explicitly models the hierarchical nature of FJSP decisions, uses a confidence-aware branching scheme to generate appropriate instances for the scheduling stage from the assignment predictions and leverages a novel symmetry-breaking formulation to improve learnability. 2SL-FJSP is evaluated on instances from the FJSP benchmark library. Results show that 2SL-FJSP can generate high-quality solutions in milliseconds, outperforming a state-of-the-art reinforcement learning approach recently proposed in the literature, and other heuristics commonly used in practice.
• Abstract（参考訳）: フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(FJSP)は、製造やサービス設定で発生する重要な組合せ最適化問題である。 FJSPは2つのサブプロブレムと、タスクをマシンに割り当てる代入問題と、選択したマシン上のタスクの開始時間を決定するスケジューリング問題で構成される。 fjspインスタンスの現実的なサイズと構成の解決は、シンプルで決定論的仮定の下でも進行中の課題である。 本稿では,サプライチェーン,製造,サービス運用における必然的ランダム性と不確実性から,FJSPの高速かつ正確な近似を生成するためのディープラーニングフレームワークの可能性について検討する。 特に,fjsp決定の階層的性質を明示的にモデル化する2段階学習フレームワーク2slfjspを提案し,信頼度に着目した分岐スキームを用いて割り当て予測からスケジューリングステージの適切なインスタンスを生成し,新しい対称性を破る定式化を利用して学習可能性を向上させる。 2SL-FJSPは、FJSPベンチマークライブラリのインスタンスで評価される。 その結果、2SL-FJSPはミリ秒で高品質なソリューションを生成でき、最近論文で提案された最先端の強化学習手法と、実際に一般的に用いられている他のヒューリスティックスよりも優れていることがわかった。

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