論文の概要: Curriculum Learning in Job Shop Scheduling using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10192v1
• Date: Wed, 17 May 2023 13:15:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 15:59:09.950991
• Title: Curriculum Learning in Job Shop Scheduling using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた求人スケジューリングにおけるカリキュラム学習
• Authors: Constantin Waubert de Puiseau, Hasan Tercan, Tobias Meisen
• Abstract要約: 深層強化学習(DRL)は、困難な事例に対応するエージェントの計画戦略を動的に調整する。 学習プロセスの設計に,同じ問題サイズ内での難易度の変数を積極的に組み込むことにより,基礎的手法としてのDLRをさらに改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving job shop scheduling problems (JSSPs) with a fixed strategy, such as a priority dispatching rule, may yield satisfactory results for several problem instances but, nevertheless, insufficient results for others. From this single-strategy perspective finding a near optimal solution to a specific JSSP varies in difficulty even if the machine setup remains the same. A recent intensively researched and promising method to deal with difficulty variability is Deep Reinforcement Learning (DRL), which dynamically adjusts an agent's planning strategy in response to difficult instances not only during training, but also when applied to new situations. In this paper, we further improve DLR as an underlying method by actively incorporating the variability of difficulty within the same problem size into the design of the learning process. We base our approach on a state-of-the-art methodology that solves JSSP by means of DRL and graph neural network embeddings. Our work supplements the training routine of the agent by a curriculum learning strategy that ranks the problem instances shown during training by a new metric of problem instance difficulty. Our results show that certain curricula lead to significantly better performances of the DRL solutions. Agents trained on these curricula beat the top performance of those trained on randomly distributed training data, reaching 3.2% shorter average makespans.
• Abstract（参考訳）: 優先順位ディスパッチルールのような固定戦略によるジョブショップスケジューリング問題(jssp)の解決は、いくつかの問題例で十分な結果をもたらすが、それでも他のケースでは不十分である。 この単一戦略の観点から、特定のJSSPに対するほぼ最適解を見つけることは、たとえマシンの設定が同じであっても困難である。 難易度に対処するための近年,集中的に研究され,有望な手法として深層強化学習(DRL, Deep Reinforcement Learning)があり,これは訓練中だけでなく,新たな状況に適用する場合にも,エージェントの計画戦略を動的に調整するものである。 本稿では,同じ問題の大きさの難易度を学習プロセスの設計に積極的に組み込むことにより,基礎的手法としてのDLRをさらに改良する。 我々は、DRLとグラフニューラルネットワークの埋め込みを用いてJSSPを解く最先端の方法論に基づくアプローチを提案する。 本研究は,学習中に提示される問題事例を,問題事例の難易度の新しい尺度でランク付けするカリキュラム学習戦略によって,エージェントのトレーニングルーチンを補完するものである。 以上の結果から,DRLソリューションの性能は極めて良好であることが示唆された。 これらのカリキュラムで訓練されたエージェントは、ランダムに分散したトレーニングデータで訓練されたエージェントの最高パフォーマンスを破り、平均メイクパンを3.2%短縮した。

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