論文の概要: Attention-based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Application to Job Shop Scheduling Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16580v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 21:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 17:07:43.213572
• Title: Attention-based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Application to Job Shop Scheduling Problem
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のための注意に基づく強化学習:ジョブショップスケジューリング問題への応用
• Authors: Jaejin Lee, Seho Kee, Mani Janakiram and George Runger
• Abstract要約: そこで本研究では,求人スケジューリング問題に対する注意に基づく強化学習手法を提案する。 重要な結果として,提案手法の学習者は,学習に使われない大規模問題を解くために再利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2113048305291683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Job shop scheduling problems are one of the most important and challenging combinatorial optimization problems that have been tackled mainly by exact or approximate solution approaches. However, finding an exact solution can be infeasible for real-world problems, and even with an approximate solution approach, it can require a prohibitive amount of time to find a near-optimal solution, and the found solutions are not applicable to new problems in general. To address these challenges, we propose an attention-based reinforcement learning method for the class of job shop scheduling problems by integrating policy gradient reinforcement learning with a modified transformer architecture. An important result is that our trained learners in the proposed method can be reused to solve large-scale problems not used in training and demonstrate that our approach outperforms the results of recent studies and widely adopted heuristic rules.
• Abstract（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題は、主に正確なあるいは近似的なソリューションアプローチによって取り組まれてきた、最も重要かつ困難な組合せ最適化問題の1つである。 しかし、実際の問題に対して正確な解を見つけることは不可能であり、近似的な解法であっても、ほぼ最適解を見つけるのに十分な時間が必要であり、発見された解は一般に新しい問題に適用できない。 そこで本研究では,政策勾配強化学習と変圧器アーキテクチャを融合したジョブショップスケジューリング問題に対する注意に基づく強化学習手法を提案する。 重要な結果として,提案手法を用いた学習者は,学習に使われない大規模問題を解決するために再利用でき,最近の研究結果や広く採用されているヒューリスティック・ルールに勝ることを示すことができる。

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