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/2403.06699v2
• Date: Fri, 17 Oct 2025 09:47:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.28487
• 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毛織物産業における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の解決
• Authors: Lilia Toma, Markus Zajac, Uta Störl,
• 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)を採用している。 本手法の適用性を検討するため,50変数から250変数までの問題を定式化し,解いた。 得られた解は、解の質と計算時間の両方において、シミュレート・アナリング(SA)によって得られた解と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5607590231264274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many modern manufacturing companies have evolved from a single production facility to a multifactory production environment that must manage both regionally 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 the Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem (DFJSP). Consequently, the complexity of production planning has increased significantly. We employ Quantum Annealing (QA) to solve the DFJSP in our research. In addition to assigning production orders to production sites, production steps are also assigned to these sites. This requirement is based on a real use case of a wool textile manufacturing company. 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 determining 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）: 多くの近代製造業者は、単一生産施設から多施設生産環境へと発展し、地域的に分散した生産発注と多施設生産工程の両方を管理しなければならない。 工場間で同じ作業や出荷時間を行うことができる様々な場所でのマシンの可用性は、古典的な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、生産計画の複雑さは大幅に増大した。 本研究では、DFJSPの解決に量子アニーリング(QA)を用いる。 生産発注に加えて、生産工程もこれらに割り当てられている。 この要件は、ウール織物製造会社の実例に基づいている。 この手法の適用性を検討するため、50変数から250変数までの問題をD-Wave量子アニール量子処理ユニット(QPU)に埋め込むことができる最も大きな問題を定式化し、解決した。 特に注目されるのは、二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)モデルとQPU設定パラメータのラグランジュパラメータの決定である。 得られた解は、解の質と計算時間の両方において、シミュレート・アナリング(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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