論文の概要: Job Shop Scheduling Benchmark: Environments and Instances for Learning and Non-learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12794v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 10:18:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 21:01:23.617095
• Title: Job Shop Scheduling Benchmark: Environments and Instances for Learning and Non-learning Methods
• Title（参考訳）: ジョブショップスケジューリングベンチマーク:学習と非学習のための環境と事例
• Authors: Robbert Reijnen, Igor G. Smit, Hongxiang Zhang, Yaoxin Wu, Zaharah Bukhsh, Yingqian Zhang,
• Abstract要約: ジョブショップスケジューリング問題は、ジョブショップ設定におけるタスクのルーティングとシークエンシングに対処する。 本稿では,ジョブショップスケジューリング問題の統一実装とその解法について紹介する。 私たちのプラットフォームは、古典的なジョブショップ(JSP)、フローショップ(FSP)、フレキシブルジョブショップ(FJSP)、アセンブリジョブショップ(AJSP)をサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.41519828413362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Job shop scheduling problems address the routing and sequencing of tasks in a job shop setting. Despite significant interest from operations research and machine learning communities over the years, a comprehensive platform for testing and comparing solution methods has been notably lacking. To fill this gap, we introduce a unified implementation of job shop scheduling problems and their solution methods, addressing the long-standing need for a standardized benchmarking platform in this domain. Our platform supports classic Job Shop (JSP), Flow Shop (FSP), Flexible Job Shop (FJSP), and Assembly Job Shop (AJSP), as well as variants featuring Sequence-Dependent Setup Times (SDST), variants with online arrivals of jobs, and combinations of these problems (e.g., FJSP-SDST and FAJSP). The platfrom provides a wide range of scheduling solution methods, from heuristics, metaheuristics, and exact optimization to deep reinforcement learning. The implementation is available as an open-source GitHub repository, serving as a collaborative hub for researchers, practitioners, and those new to the field. Beyond enabling direct comparisons with existing methods on widely studied benchmark problems, this resource serves as a robust starting point for addressing constrained and complex problem variants. By establishing a comprehensive and unified foundation, this platform is designed to consolidate existing knowledge and to inspire the development of next-generation algorithms in job shop scheduling research.
• Abstract（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題は、ジョブショップ設定におけるタスクのルーティングとシークエンシングに対処する。 長年にわたり、オペレーション研究と機械学習コミュニティに大きな関心が寄せられてきたが、ソリューション手法のテストと比較のための包括的なプラットフォームは、顕著に欠落している。 このギャップを埋めるために、我々は、この領域における標準化されたベンチマークプラットフォームの必要性に対処するため、ジョブショップスケジューリング問題とその解決方法の統一的な実装を導入しました。 私たちのプラットフォームは、古典的なジョブショップ(JSP)、フローショップ(FSP)、フレキシブルジョブショップ(FJSP)、アセンブリジョブショップ(AJSP)をサポートします。 プラトラスは、ヒューリスティックス、メタヒューリスティックス、そして正確な最適化から深層強化学習まで、幅広いスケジューリングソリューション方法を提供している。 実装はオープンソースGitHubリポジトリとして利用可能で、研究者、実践者、この分野に新たに参加した人たちのための共同ハブとして機能する。 広く研究されているベンチマーク問題において、既存の手法と直接比較できるだけでなく、このリソースは制約のある複雑な問題に対処するための堅牢な出発点として機能する。 このプラットフォームは、包括的かつ統一的な基盤を確立することにより、既存の知識の統合と、求人スケジューリング研究における次世代アルゴリズムの開発を促すように設計されている。

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