論文の概要: Solving Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problems in the Wool
Textile Industry with Quantum Annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06699v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 13:15:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 19:07:15.308147
- Title: Solving Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problems in the Wool
Textile Industry with Quantum Annealing
- Title（参考訳）: 量子アニーリングによる羊毛織物産業における分散型フレキシブルジョブショップスケジューリング問題の解法
- Authors: Lilia Toma, Markus Zajac and Uta St\"orl
- Abstract要約: 我々は分散フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(DFJSP)を解決するために量子アニーリング(QA)を使用します。
この要件は、ウール織物メーカーの実際のユースケースに基づいている。
特に注目されるのは、準拘束的二項最適化(QUBO)モデルのラグランジュパラメータの決定である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many modern manufacturing companies have evolved from a single production
site to a multi-factory production environment that must handle both
geographically dispersed production orders and their multi-site production
steps. The availability of a range of machines in different locations capable
of performing the same operation and shipping times between factories have
transformed planning systems from the classic Job Shop Scheduling Problem
(JSSP) to Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem (DFJSP). As a
result, the complexity of production planning has increased significantly. In
our work, we use Quantum Annealing (QA) to solve the DFJSP. In addition to the
assignment of production orders to production sites, the assignment of
production steps to production sites also takes place. This requirement is
based on a real use case of a wool textile manufacturer. To investigate the
applicability of this method to large problem instances, problems ranging from
50 variables up to 250 variables, the largest problem that could be embedded
into a D-Wave quantum annealer Quantum Processing Unit (QPU), are formulated
and solved. Special attention is dedicated to the determination of the Lagrange
parameters of the Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) model and
the QPU configuration parameters, as these factors can significantly impact
solution quality. The obtained solutions are compared to solutions obtained by
Simulated Annealing (SA), both in terms of solution quality and calculation
time. The results demonstrate that QA has the potential to solve large problem
instances specific to the industry.
- Abstract（参考訳）: 現代の製造業の多くは単一生産地から多工場生産環境へと発展し、地理的に分散した生産順序と多工場生産手順の両方を扱わなければならない。
工場間で同じ作業や出荷時間を行える様々な場所でのマシンの可用性は、従来のジョブショップスケジューリング問題(JSSP)から分散フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(DFJSP)へと変化した。
その結果,生産計画の複雑さが著しく増大した。
我々の研究では、DFJSPを解決するためにQuantum Annealing (QA)を使用します。
生産現場への生産発注の割り当てに加えて、生産現場への生産工程の割り当ても行われる。
この要件は、ウール織物メーカーの実際のユースケースに基づいている。
この手法を大規模問題に適用する可能性を調べるため、50変数から250変数までの問題を定式化し、d波量子アニーラ量子処理ユニット(qpu)に組み込むことができる最大の問題を解いた。
特に,定性的非拘束バイナリ最適化(QUBO)モデルとQPU構成パラメータのラグランジュパラメータの決定に焦点が当てられている。
得られた解は、溶液品質と計算時間の両方の観点から、シミュレートアニーリング(sa)によって得られた解と比較される。
その結果、QAは業界固有の大きな問題インスタンスを解決できる可能性が示された。
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