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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15714v2
• Date: Mon, 25 Nov 2024 10:36:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:16:40.237718
• 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。

関連論文リスト

• Joint Demonstration and Preference Learning Improves Policy Alignment with Human Feedback [58.049113055986375]
  我々は、報酬モデルとポリシーをトレーニングするために、AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一ステージアプローチを開発する。 提案した手法は、一般的なアライメントアルゴリズムに容易に還元し、活用できる、効率的なアルゴリズムの集合を認めている。 本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T01:20:53Z)
• Learning-enabled Flexible Job-shop Scheduling for Scalable Smart Manufacturing [11.509669981978874]
  スマートマニュファクチャリングシステムでは、生産性を最大化するためのソリューションを最適化するために、輸送制約付きフレキシブルなジョブショップスケジューリングが不可欠である。 近年, 深部強化学習(DRL)に基づくFJSPT法の開発が, 大規模一般化の課題に直面している。 Heterogeneous Graph Scheduler (HGS) と呼ばれる新しいグラフベースのDRL法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T06:49:23Z)
• RLIF: Interactive Imitation Learning as Reinforcement Learning [56.997263135104504]
  我々は,対話型模倣学習と類似するが,さらに実践的な仮定の下で,非政治強化学習によってパフォーマンスが向上できることを実証する。 提案手法は,ユーザ介入信号を用いた強化学習を報奨として利用する。 このことは、インタラクティブな模倣学習において介入する専門家がほぼ最適であるべきだという仮定を緩和し、アルゴリズムが潜在的に最適でない人間の専門家よりも改善される行動を学ぶことを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T21:05:21Z)
• Action-Quantized Offline Reinforcement Learning for Robotic Skill Learning [68.16998247593209]
  オフライン強化学習(RL)パラダイムは、静的な行動データセットを、データを収集したポリシーよりも優れたパフォーマンスのポリシーに変換するためのレシピを提供する。 本稿では,アクション量子化のための適応型スキームを提案する。 IQL,CQL,BRACといった最先端のオフラインRL手法が,提案手法と組み合わせることで,ベンチマークのパフォーマンスが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T06:07:10Z)
• Learning to Optimize Permutation Flow Shop Scheduling via Graph-based Imitation Learning [70.65666982566655]
  置換フローショップスケジューリング(PFSS)は製造業で広く使われている。 我々は,より安定かつ正確に収束を加速する専門家主導の模倣学習を通じてモデルを訓練することを提案する。 我々のモデルのネットワークパラメータはわずか37%に減少し、エキスパートソリューションに対する我々のモデルの解のギャップは平均6.8%から1.3%に減少する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T09:46:26Z)
• Accelerated Policy Learning with Parallel Differentiable Simulation [59.665651562534755]
  微分可能シミュレータと新しいポリシー学習アルゴリズム(SHAC)を提案する。 本アルゴリズムは,スムーズな批判機能により局所最小化の問題を軽減する。 現状のRLと微分可能なシミュレーションベースアルゴリズムと比較して,サンプル効率と壁面時間を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T17:46:26Z)
• On Multi-objective Policy Optimization as a Tool for Reinforcement Learning: Case Studies in Offline RL and Finetuning [24.264618706734012]
  より効率的な深層強化学習アルゴリズムの開発方法について述べる。 ケーススタディとして,オフラインRLとファインタニングに注目した。 専門家の混合蒸留(DiME)について紹介する オフラインのRLでは、DMEが最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T14:59:14Z)
• A Heuristically Assisted Deep Reinforcement Learning Approach for Network Slice Placement [0.7885276250519428]
  本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づくハイブリッド配置ソリューションと,Power of Two Choices原則に基づく専用最適化を提案する。 提案したHuristically-Assisted DRL (HA-DRL) は,他の最先端手法と比較して学習プロセスの高速化と資源利用の促進を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T10:04:17Z)
• A Two-stage Framework and Reinforcement Learning-based Optimization Algorithms for Complex Scheduling Problems [54.61091936472494]
  本稿では、強化学習(RL)と従来の運用研究(OR)アルゴリズムを組み合わせた2段階のフレームワークを開発する。 スケジューリング問題は,有限マルコフ決定過程 (MDP) と混合整数計画過程 (mixed-integer programming process) の2段階で解決される。 その結果,本アルゴリズムは,アジャイルな地球観測衛星スケジューリング問題に対して,安定かつ効率的に十分なスケジューリング計画を得ることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T03:16:12Z)
• Reversible Action Design for Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning [35.50454156611722]
  強化学習(rl)は、これらの問題に取り組むための新しいフレームワークとして最近登場した。 最先端の実証性能を示すだけでなく、様々な種類のCOPに一般化する汎用RLフレームワークを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-14T18:05:42Z)
• Geometric Deep Reinforcement Learning for Dynamic DAG Scheduling [8.14784681248878]
  本稿では,現実的なスケジューリング問題を解決するための強化学習手法を提案する。 高性能コンピューティングコミュニティにおいて一般的に実行されるアルゴリズムであるColesky Factorizationに適用する。 我々のアルゴリズムは,アクター・クリティカル・アルゴリズム (A2C) と組み合わせてグラフニューラルネットワークを用いて,問題の適応表現をオンザフライで構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T10:57:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。