論文の概要: LLMs can Schedule

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06993v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 15:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 16:55:31.570131
• Title: LLMs can Schedule
• Title（参考訳）: LLMはスケジュールできる
• Authors: Henrik Abgaryan, Ararat Harutyunyan, Tristan Cazenave,
• Abstract要約: ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は、生産プロセスの最適化において重要なハードルであり続けている。 本稿では,JSSPにおけるLarge Language Models(LLM)の可能性について検討する。 驚くべきことに,LLMに基づくスケジューリングは,他のニューラルアプローチに匹敵する性能を達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.435169201271934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The job shop scheduling problem (JSSP) remains a significant hurdle in optimizing production processes. This challenge involves efficiently allocating jobs to a limited number of machines while minimizing factors like total processing time or job delays. While recent advancements in artificial intelligence have yielded promising solutions, such as reinforcement learning and graph neural networks, this paper explores the potential of Large Language Models (LLMs) for JSSP. We introduce the very first supervised 120k dataset specifically designed to train LLMs for JSSP. Surprisingly, our findings demonstrate that LLM-based scheduling can achieve performance comparable to other neural approaches. Furthermore, we propose a sampling method that enhances the effectiveness of LLMs in tackling JSSP.
• Abstract（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は、生産プロセスの最適化において重要なハードルであり続けている。 この課題には、ジョブを限られた数のマシンに効率的に割り当てると同時に、処理時間やジョブ遅延などの要因を最小限に抑えることが含まれる。 近年の人工知能の進歩は、強化学習やグラフニューラルネットワークといった有望なソリューションを生み出しているが、本稿では、JSSPのためのLarge Language Models(LLM)の可能性を探る。 JSSPのためのLSMをトレーニングするために特別に設計された、初めての教師付き120kデータセットを紹介します。 驚くべきことに,LLMに基づくスケジューリングは,他のニューラルアプローチに匹敵する性能を達成できることを示した。 さらに,JSSP 処理における LLM の有効性を高めるサンプリング手法を提案する。

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