論文の概要: Offline reinforcement learning for job-shop scheduling problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15714v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 07:33:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:12.157922
• Title: Offline reinforcement learning for job-shop scheduling problems
• Title（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題に対するオフライン強化学習
• Authors: Imanol Echeverria, Maialen Murua, Roberto Santana,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な制約を伴う最適化問題に対して,新しいオフラインRL法を提案する。 我々のアプローチは、エッジ属性のアクションを符号化し、専門家ソリューションの模倣と期待される報酬のバランスをとる。 本手法がジョブショップスケジューリングおよびフレキシブルジョブショップスケジューリングベンチマークに与える影響を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3927943269211593
• License:
• Abstract: Recent advances in deep learning have shown significant potential for solving combinatorial optimization problems in real-time. Unlike traditional methods, deep learning can generate high-quality solutions efficiently, which is crucial for applications like routing and scheduling. However, existing approaches like deep reinforcement learning (RL) and behavioral cloning have notable limitations, with deep RL suffering from slow learning and behavioral cloning relying solely on expert actions, which can lead to generalization issues and neglect of the optimization objective. This paper introduces a novel offline RL method designed for combinatorial optimization problems with complex constraints, where the state is represented as a heterogeneous graph and the action space is variable. Our approach encodes actions in edge attributes and balances expected rewards with the imitation of expert solutions. We demonstrate the effectiveness of this method on job-shop scheduling and flexible job-shop scheduling benchmarks, achieving superior performance compared to state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩は,組合せ最適化問題をリアルタイムに解く大きな可能性を示している。 従来の方法とは異なり、ディープラーニングは高品質なソリューションを効率的に生成することができる。 しかし、深層強化学習(RL)や行動クローニングといった既存のアプローチには顕著な制限があり、深部RLは、専門家の行動にのみ依存するスローラーニングや行動クローニングに苦しむため、一般化の問題や最適化目標の無視につながる可能性がある。 本稿では、複雑な制約を持つ組合せ最適化問題に対して、状態が不均一グラフとして表現され、作用空間が可変な新しいオフラインRL法を提案する。 我々のアプローチは、エッジ属性のアクションを符号化し、専門家ソリューションの模倣と期待される報酬のバランスをとる。 本手法がジョブショップスケジューリングおよびフレキシブルジョブショップスケジューリングベンチマークに与える影響を実証し、最先端技術と比較して優れた性能を実現する。

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