論文の概要: Neural Combinatorial Optimization for Stochastic Flexible Job Shop Scheduling Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14052v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 17:05:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:32.354141
• Title: Neural Combinatorial Optimization for Stochastic Flexible Job Shop Scheduling Problems
• Title（参考訳）: 確率的フレキシブルジョブショップスケジューリング問題のニューラルネットワークによる最適化
• Authors: Igor G. Smit, Yaoxin Wu, Pavel Troubil, Yingqian Zhang, Wim P. M. Nuijten,
• Abstract要約: シナリオ解決のための NCO メソッドを拡張するための,新しいアテンションベースシナリオ処理モジュール (SPM) を提案する。 提案手法では,サンプルシナリオの埋め込みをキャプチャするアテンション機構により,近似情報を明示的に組み込む。 提案手法は, フレキシブルな問題に対して, 既存の学習方法や非学習手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.10888539576355
• License:
• Abstract: Neural combinatorial optimization (NCO) has gained significant attention due to the potential of deep learning to efficiently solve combinatorial optimization problems. NCO has been widely applied to job shop scheduling problems (JSPs) with the current focus predominantly on deterministic problems. In this paper, we propose a novel attention-based scenario processing module (SPM) to extend NCO methods for solving stochastic JSPs. Our approach explicitly incorporates stochastic information by an attention mechanism that captures the embedding of sampled scenarios (i.e., an approximation of stochasticity). Fed with the embedding, the base neural network is intervened by the attended scenarios, which accordingly learns an effective policy under stochasticity. We also propose a training paradigm that works harmoniously with either the expected makespan or Value-at-Risk objective. Results demonstrate that our approach outperforms existing learning and non-learning methods for the flexible JSP problem with stochastic processing times on a variety of instances. In addition, our approach holds significant generalizability to varied numbers of scenarios and disparate distributions.
• Abstract（参考訳）: ニューラル組合せ最適化(NCO)は、組合せ最適化問題を効率的に解く深層学習の可能性から注目されている。 NCOは、主に決定論的問題に焦点を当てたジョブショップスケジューリング問題(JSP)に広く適用されてきた。 本稿では,確率的JSPを解くための NCO 手法を拡張するための,新しいアテンションベースシナリオ処理モジュール (SPM) を提案する。 提案手法は, サンプルシナリオの埋め込み(すなわち確率性近似)をキャプチャするアテンション機構によって, 確率情報を明示的に組み込む。 埋め込みによって、ベースニューラルネットワークは参加するシナリオによって介入され、それに従って確率性の下で効果的なポリシーを学ぶ。 また、期待されるメイスパンやバリュー・アット・リスクの目標と調和して機能するトレーニングパラダイムを提案する。 提案手法は,様々なインスタンスにおける確率的処理時間による柔軟なJSP問題に対して,既存の学習法や非学習法よりも優れていることを示す。 さらに,本手法は,様々なシナリオと異なる分布に対して有意な一般化性を有する。

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