Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Labeling the Job Shop Scheduling Problem

論文の概要: Self-Labeling the Job Shop Scheduling Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11849v2
Date: Mon, 8 Jul 2024 09:47:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 02:48:51.434760
Title: Self-Labeling the Job Shop Scheduling Problem
Title（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題の自己ラベル化
Authors: Andrea Corsini, Angelo Porrello, Simone Calderara, Mauro Dell'Amico,
Abstract要約: 複数の解をサンプリングし、問題の目的に応じて最適なものを擬似ラベルとして使用することにより、生成モデルの訓練が容易であることを示す。このセルフラベル戦略がジョブショップスケジューリング問題に与える影響を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.723699332053558
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we propose a Self-Supervised training strategy specifically designed for combinatorial problems. One of the main obstacles in applying supervised paradigms to such problems is the requirement of expensive target solutions as ground-truth, often produced with costly exact solvers. Inspired by Semi- and Self-Supervised learning, we show that it is possible to easily train generative models by sampling multiple solutions and using the best one according to the problem objective as a pseudo-label. In this way, we iteratively improve the model generation capability by relying only on its self-supervision, completely removing the need for optimality information. We prove the effectiveness of this Self-Labeling strategy on the Job Shop Scheduling (JSP), a complex combinatorial problem that is receiving much attention from the Reinforcement Learning community. We propose a generative model based on the well-known Pointer Network and train it with our strategy. Experiments on popular benchmarks demonstrate the potential of this approach as the resulting models outperform constructive heuristics and current state-of-the-art learning proposals for the JSP.
Abstract（参考訳）: 本研究では,組合せ問題に特化して設計されたセルフ・スーパーバイザード・トレーニング戦略を提案する。このような問題に教師付きパラダイムを適用する際の大きな障害の1つは、高額な目標解の要求である。半教師学習と自己学習から着想を得た結果,複数の解をサンプリングし,問題の目的に応じて最適な解を擬似ラベルとして使用することにより,生成モデルの訓練が容易であることが示唆された。このようにして、自己超越のみに頼ってモデル生成能力を反復的に改善し、最適性情報の必要性を完全に排除する。強化学習コミュニティから多くの注目を集めている複雑な組合せ問題であるジョブショップスケジューリング(JSP)における、このセルフラベル戦略の有効性を実証する。本稿では,よく知られたポインタネットワークに基づく生成モデルを提案し,我々の戦略で学習する。人気のあるベンチマークの実験では、JSPのモデルが建設的ヒューリスティックスと現在の最先端の学習提案を上回り、このアプローチの可能性を実証している。

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