論文の概要: Scalable Multi-agent Reinforcement Learning for Factory-wide Dynamic Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13571v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 15:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 06:30:58.055718
• Title: Scalable Multi-agent Reinforcement Learning for Factory-wide Dynamic Scheduling
• Title（参考訳）: ファクトリワイド動的スケジューリングのためのスケーラブルなマルチエージェント強化学習
• Authors: Jaeyeon Jang, Diego Klabjan, Han Liu, Nital S. Patel, Xiuqi Li, Balakrishnan Ananthanarayanan, Husam Dauod, Tzung-Han Juang,
• Abstract要約: 本稿では,MARL(Lead-follower multi-agent RL)の概念を適用して,望ましいコーディネーションを求める。 本稿では,エージェントのエラーによる生産能力の壊滅的損失を防止するためのルールベース変換アルゴリズムを提案する。 全体として、提案したMARLベースのスケジューリングモデルは、リアルタイムスケジューリング問題に対する有望な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.947820507112136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time dynamic scheduling is a crucial but notoriously challenging task in modern manufacturing processes due to its high decision complexity. Recently, reinforcement learning (RL) has been gaining attention as an impactful technique to handle this challenge. However, classical RL methods typically rely on human-made dispatching rules, which are not suitable for large-scale factory-wide scheduling. To bridge this gap, this paper applies a leader-follower multi-agent RL (MARL) concept to obtain desired coordination after decomposing the scheduling problem into a set of sub-problems that are handled by each individual agent for scalability. We further strengthen the procedure by proposing a rule-based conversion algorithm to prevent catastrophic loss of production capacity due to an agent's error. Our experimental results demonstrate that the proposed model outperforms the state-of-the-art deep RL-based scheduling models in various aspects. Additionally, the proposed model provides the most robust scheduling performance to demand changes. Overall, the proposed MARL-based scheduling model presents a promising solution to the real-time scheduling problem, with potential applications in various manufacturing industries.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムな動的スケジューリングは、意思決定の複雑さのため、現代の製造プロセスにおいて極めて難しい課題である。 近年、強化学習(RL)がこの課題に対処するための影響のある手法として注目されている。 しかし、古典的なRL法は通常、大規模な工場規模のスケジューリングには適さない人為的なディスパッチ規則に依存している。 このギャップを埋めるために,本論文では,スケジューリング問題を各エージェントが処理するサブプロブレムの集合に分解した後,所望のコーディネーションを得るためにリーダ・フォロワマルチエージェントRL(MARL)の概念を適用した。 さらに、エージェントのエラーによる生産能力の壊滅的な損失を防止するためにルールベースの変換アルゴリズムを提案することで、手順をさらに強化する。 実験の結果,提案手法は様々な面において,最先端の深部RLに基づくスケジューリングモデルよりも優れていた。 さらに、提案したモデルは、要求の変化に対する最も堅牢なスケジューリング性能を提供する。 全体として、提案したMARLベースのスケジューリングモデルでは、リアルタイムスケジューリング問題に対する有望な解決策が提示され、様々な製造業における潜在的な応用が期待できる。

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