論文の概要: Multi-objective Quantum Annealing approach for solving flexible job shop scheduling in manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09637v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 07:45:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 16:00:43.909374
• Title: Multi-objective Quantum Annealing approach for solving flexible job shop scheduling in manufacturing
• Title（参考訳）: 製造におけるフレキシブルなジョブショップスケジューリングのための多目的量子アニーリング手法
• Authors: Philipp Schworm, Xiangquian Wu, Matthias Klar, Moritz Glatt, Jan C. Aurich
• 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処するため、量子アニーリングに基づく問題解決アルゴリズム(QASA)を提案する。 ベンチマーク問題の実験では、タブ検索、シミュレートされたアニーリング、量子アニーリングを組み合わせたQASAが、古典的解法アルゴリズム(CSA)のソリューション品質を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flexible Job Shop Scheduling (FJSSP) is a complex optimization problem crucial for real-world process scheduling in manufacturing. Efficiently solving such problems is vital for maintaining competitiveness. This paper introduces Quantum Annealing-based solving algorithm (QASA) to address FJSSP, utilizing quantum annealing and classical techniques. QASA optimizes multi-criterial FJSSP considering makespan, total workload, and job priority concurrently. It employs Hamiltonian formulation with Lagrange parameters to integrate constraints and objectives, allowing objective prioritization through weight assignment. To manage computational complexity, large instances are decomposed into subproblems, and a decision logic based on bottleneck factors is used. Experiments on benchmark problems show QASA, combining tabu search, simulated annealing, and Quantum Annealing, outperforms a classical solving algorithm (CSA) in solution quality (set coverage and hypervolume ratio metrics). Computational efficiency analysis indicates QASA achieves superior Pareto solutions with a reasonable increase in computation time compared to CSA.
• 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(FJSSP)は、製造における実際のプロセススケジューリングに不可欠な複雑な最適化問題である。 このような問題を効率的に解くことは競争力を維持するのに不可欠である。 本稿では、量子アニーリングと古典的手法を用いて、FJSSPに対処するための量子アニーリングに基づく解法(QASA)を提案する。 QASAは、フェイスパン、トータルワークロード、ジョブ優先度を同時に考慮したマルチクリタリアルFJSSPを最適化する。 ラグランジュパラメータを用いたハミルトンの定式化を用いて制約と目的を統合し、重み付けによる客観的優先順位付けを可能にする。 計算の複雑さを管理するために、大きなインスタンスをサブプロブレムに分解し、ボトルネック要因に基づく決定論理を用いる。 ベンチマーク問題の実験では、タブ検索、シミュレートされたアニーリング、量子アニーリングを組み合わせたQASAが、古典的解法アルゴリズム(CSA)をソリューション品質(設定カバレッジとハイパーボリューム比のメトリクス)で上回っている。 計算効率解析により、QASAはCSAに比べて計算時間が合理的に増加し、優れたPareto解が得られることを示した。

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