論文の概要: Smaller Batches, Bigger Gains? Investigating the Impact of Batch Sizes on Reinforcement Learning Based Real-World Production Scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02294v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 13:16:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 16:20:58.009072
- Title: Smaller Batches, Bigger Gains? Investigating the Impact of Batch Sizes on Reinforcement Learning Based Real-World Production Scheduling
- Title（参考訳）: より小さなバッチと大きなゲイン : 強化学習に基づく実世界の生産計画におけるバッチサイズの影響について
- Authors: Arthur Müller, Felix Grumbach, Matthia Sabatelli,
- Abstract要約: この研究は、強化学習ソリューションに対する様々なバッチサイズの影響について考察する。
適切なバッチサイズの選択に関して、インフォームドな決定を下すことができる。
この研究の成果は、同等のスケジューリング問題を持ついくつかの工業用ユースケースに応用できる可能性をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2530496464901106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Production scheduling is an essential task in manufacturing, with Reinforcement Learning (RL) emerging as a key solution. In a previous work, RL was utilized to solve an extended permutation flow shop scheduling problem (PFSSP) for a real-world production line with two stages, linked by a central buffer. The RL agent was trained to sequence equallysized product batches to minimize setup efforts and idle times. However, the substantial impact caused by varying the size of these product batches has not yet been explored. In this follow-up study, we investigate the effects of varying batch sizes, exploring both the quality of solutions and the training dynamics of the RL agent. The results demonstrate that it is possible to methodically identify reasonable boundaries for the batch size. These boundaries are determined on one side by the increasing sample complexity associated with smaller batch sizes, and on the other side by the decreasing flexibility of the agent when dealing with larger batch sizes. This provides the practitioner the ability to make an informed decision regarding the selection of an appropriate batch size. Moreover, we introduce and investigate two new curriculum learning strategies to enable the training with small batch sizes. The findings of this work offer the potential for application in several industrial use cases with comparable scheduling problems.
- Abstract（参考訳）: 生産スケジュールは製造において必須の課題であり、強化学習(RL)が鍵となるソリューションである。
前回の研究では、RLを使用して、中央バッファでリンクされた2つのステージを持つ実世界の生産ラインに対して、拡張置換フローショップスケジューリング問題(PFSSP)を解決した。
RLエージェントは、セットアップの労力とアイドル時間を最小化するために、等サイズの製品バッチをシーケンスするように訓練された。
しかし、これらの製品バッチのサイズの変化による大きな影響は、まだ調査されていない。
本研究では, 各種バッチサイズの影響について検討し, 溶液の品質とRLエージェントのトレーニング力学について検討した。
その結果,バッチサイズに対する合理的な境界を定量的に特定できることが示唆された。
これらの境界は、より小さなバッチサイズに関連するサンプルの複雑さの増加と、より大きなバッチサイズを扱う際のエージェントの柔軟性の低下によって決定される。
これにより、適切なバッチサイズの選択に関する情報的な決定を行うことができる。
さらに,2つの新しいカリキュラム学習手法を導入,検討し,小規模なバッチサイズでの学習を可能にする。
この研究の成果は、同等のスケジューリング問題を持ついくつかの工業用ユースケースに応用できる可能性をもたらす。
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