論文の概要: Learning to Solve Job Shop Scheduling under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01308v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 08:38:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-07 23:07:46.848723
• Title: Learning to Solve Job Shop Scheduling under Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性下でのジョブショップスケジューリングの学習
• Authors: Guillaume Infantes, Stéphanie Roussel, Pierre Pereira, Antoine Jacquet, Emmanuel Benazera,
• Abstract要約: ジョブショップスケジューリング問題(JSSP、Job-Shop Scheduling Problem)は、タスクをマシン上でスケジュールする必要がある最適化問題である。 本稿では,Dreep Reinforcement Learning (DRL) 技術を利用してロバストなソリューションを探索する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3002317221601185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Job-Shop Scheduling Problem (JSSP) is a combinatorial optimization problem where tasks need to be scheduled on machines in order to minimize criteria such as makespan or delay. To address more realistic scenarios, we associate a probability distribution with the duration of each task. Our objective is to generate a robust schedule, i.e. that minimizes the average makespan. This paper introduces a new approach that leverages Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques to search for robust solutions, emphasizing JSSPs with uncertain durations. Key contributions of this research include: (1) advancements in DRL applications to JSSPs, enhancing generalization and scalability, (2) a novel method for addressing JSSPs with uncertain durations. The Wheatley approach, which integrates Graph Neural Networks (GNNs) and DRL, is made publicly available for further research and applications.
• Abstract（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題(JSSP、Job-Shop Scheduling Problem)は、ミスパンや遅延などの基準を最小化するために、マシン上でタスクをスケジュールする必要がある組合せ最適化問題である。 より現実的なシナリオに対処するために、確率分布と各タスクの持続時間とを関連付ける。 我々の目標は、平均メイスパンを最小化するロバストなスケジュールを生成することである。 本稿では,解探索にDeep Reinforcement Learning (DRL) を用いた新しい手法を提案する。 本研究の主な貢献は、(1) DRL の JSSP への応用の進歩、一般化と拡張性の向上、(2) 不確実な期間で JSSP に対処する新しい方法である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とDRLを統合するWheatleyアプローチは、さらなる研究と応用のために公開されている。

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