論文の概要: Action-Evolution Petri Nets: a Framework for Modeling and Solving
Dynamic Task Assignment Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02910v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 14:14:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 14:33:34.101027
- Title: Action-Evolution Petri Nets: a Framework for Modeling and Solving
Dynamic Task Assignment Problems
- Title（参考訳）: Action-Evolution Petri Nets: 動的タスク割り当て問題のモデル化と解決のためのフレームワーク
- Authors: Riccardo Lo Bianco, Remco Dijkman, Wim Nuijten, Willem van Jaarsveld
- Abstract要約: Action-Evolution Petri Nets (A-E PN) は動的タスク割り当て問題のモデル化と解決のためのフレームワークである。
A-E PNモデルは実行可能であり、最適化された割り当てポリシーを学習するために使用できる。
A-E PNが最適配置ポリシーの学習に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic task assignment involves assigning arriving tasks to a limited number
of resources in order to minimize the overall cost of the assignments. To
achieve optimal task assignment, it is necessary to model the assignment
problem first. While there exist separate formalisms, specifically Markov
Decision Processes and (Colored) Petri Nets, to model, execute, and solve
different aspects of the problem, there is no integrated modeling technique. To
address this gap, this paper proposes Action-Evolution Petri Nets (A-E PN) as a
framework for modeling and solving dynamic task assignment problems. A-E PN
provides a unified modeling technique that can represent all elements of
dynamic task assignment problems. Moreover, A-E PN models are executable, which
means they can be used to learn close-to-optimal assignment policies through
Reinforcement Learning (RL) without additional modeling effort. To evaluate the
framework, we define a taxonomy of archetypical assignment problems. We show
for three cases that A-E PN can be used to learn close-to-optimal assignment
policies. Our results suggest that A-E PN can be used to model and solve a
broad range of dynamic task assignment problems.
- Abstract（参考訳）: 動的タスク割り当ては、割り当ての全体的なコストを最小化するために、到着するタスクを限られた数のリソースに割り当てることを伴う。
最適なタスク割り当てを実現するためには,まず課題をモデル化する必要がある。
マルコフ決定過程や(色)ペトリネットといった、問題の異なる側面をモデル化し、実行し、解決する独立した形式が存在するが、統合モデリング技術は存在しない。
本稿では,動的タスク割り当て問題のモデル化と解決のためのフレームワークとして,アクション進化ペトリネット(A-E PN)を提案する。
A-E PNは動的タスク割り当て問題のすべての要素を表現できる統一モデリング技術を提供する。
さらに、a-e pnモデルは実行可能であり、追加のモデリング作業なしに強化学習(rl)を通じて最適に近い割り当てポリシーを学ぶことができる。
この枠組みを評価するために,古型代入問題の分類を定義した。
a-e pnが最適の割り当てポリシーを学ぶために使用できる3つの事例を示す。
本研究は,a-e pnを用いて幅広い動的タスク割り当て問題をモデル化し,解決できることを示唆する。
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