論文の概要: Optimizing Job Allocation using Reinforcement Learning with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19063v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 11:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:17.810588
• Title: Optimizing Job Allocation using Reinforcement Learning with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた強化学習による仕事割当の最適化
• Authors: Lars C. P. M. Quaedvlieg,
• Abstract要約: 複雑なスケジューリング問題における効率的なジョブ割り当ては、現実世界のアプリケーションにおいて大きな課題をもたらす。 ジョブ割り当て問題(JAP)に取り組むために、強化学習(RL)とグラフニューラルネットワーク(GNN)の力を利用する新しいアプローチを提案する。 本手法は, グラフ構造化データを利用して, 環境との試行錯誤による適応ポリシーの学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Efficient job allocation in complex scheduling problems poses significant challenges in real-world applications. In this report, we propose a novel approach that leverages the power of Reinforcement Learning (RL) and Graph Neural Networks (GNNs) to tackle the Job Allocation Problem (JAP). The JAP involves allocating a maximum set of jobs to available resources while considering several constraints. Our approach enables learning of adaptive policies through trial-and-error interactions with the environment while exploiting the graph-structured data of the problem. By leveraging RL, we eliminate the need for manual annotation, a major bottleneck in supervised learning approaches. Experimental evaluations on synthetic and real-world data demonstrate the effectiveness and generalizability of our proposed approach, outperforming baseline algorithms and showcasing its potential for optimizing job allocation in complex scheduling problems.
• Abstract（参考訳）: 複雑なスケジューリング問題における効率的なジョブ割り当ては、現実世界のアプリケーションにおいて大きな課題をもたらす。 本稿では、強化学習(RL)とグラフニューラルネットワーク(GNN)の力を利用してジョブ割り当て問題(JAP)に取り組む新しいアプローチを提案する。 JAPは、いくつかの制約を考慮しながら、利用可能なリソースに最大セットのジョブを割り当てる。 本手法は, グラフ構造化データを利用して, 環境との試行錯誤による適応ポリシーの学習を可能にする。 RLを利用することで、教師あり学習アプローチにおける大きなボトルネックである手動アノテーションの必要性を解消する。 合成および実世界のデータを用いた実験により,提案手法の有効性と一般化性を実証し,ベースラインアルゴリズムより優れ,複雑なスケジューリング問題におけるジョブ割り当ての最適化の可能性を示す。

関連論文リスト

• Umbrella Reinforcement Learning -- computationally efficient tool for hard non-linear problems [0.0]
  このアプローチは、ポリシー勾配を用いてニューラルネットワークに基づいて実現される。 計算効率と実装の普遍性により、全ての最先端のアルゴリズムが利用可能であり、スパース報酬、状態トラップ、端末状態の欠如といった難しいRL問題に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T13:34:36Z)
• Offline reinforcement learning for job-shop scheduling problems [1.3927943269211593]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T07:33:42Z)
• OffRIPP: Offline RL-based Informative Path Planning [12.705099730591671]
  IPPはロボット工学において重要なタスクであり、ターゲット環境に関する貴重な情報を収集するためには、エージェントが経路を設計する必要がある。 トレーニング中のリアルタイムインタラクションを必要とせずに情報ゲインを最適化するオフラインRLベースのIPPフレームワークを提案する。 我々は、広範囲なシミュレーションと実世界の実験を通して、この枠組みを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T11:30:59Z)
• Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents? [61.47027387839096]
  言語エージェントにおけるタスクプランニングは、大規模言語モデル(LLM)の開発とともに重要な研究トピックとして浮上している。 本稿では,課題計画のためのグラフ学習に基づく手法について検討する。 我々のグラフ学習への関心は、注意のバイアスと自己回帰的損失が、グラフ上の意思決定を効果的にナビゲートするLLMの能力を妨げているという理論的な発見に起因している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T14:26:24Z)
• Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter [55.9909258342639]
  大きな言語モデル(LLM)は、いくつかの変換タスクにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし,大規模クラスタ資源を効率よく利用してLCMを開発することは容易ではない。 我々は,GPUデータセンタAcmeから収集した6ヶ月のLDM開発ワークロードの詳細な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:31:14Z)
• Data-CUBE: Data Curriculum for Instruction-based Sentence Representation Learning [85.66907881270785]
  本稿では,学習用マルチタスクデータの順序を列挙するデータカリキュラム,すなわちData-CUBEを提案する。 タスクレベルでは、タスク間の干渉リスクを最小化するために最適なタスクオーダーを見つけることを目的としている。 インスタンスレベルでは、タスク毎のすべてのインスタンスの難易度を測定し、トレーニングのためにそれらを簡単に微分できるミニバッチに分割します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T18:12:20Z)
• A Review of Deep Reinforcement Learning in Serverless Computing: Function Scheduling and Resource Auto-Scaling [2.0722667822370386]
  本稿では、サーバーレスコンピューティングにおけるDeep Reinforcement Learning(DRL)技術の適用について、包括的なレビューを行う。 DRLをサーバレスコンピューティングに適用する最近の研究の体系的なレビューが、さまざまなアルゴリズム、モデル、パフォーマンスについて紹介されている。 分析の結果,DRLは環境から学習・適応する能力を有しており,機能スケジューリングと資源スケーリングの効率化に期待できる結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T09:26:04Z)
• A Field Guide to Federated Optimization [161.3779046812383]
  フェデレートされた学習と分析は、分散化されたデータからモデル(あるいは統計)を協調的に学習するための分散アプローチである。 本稿では、フェデレート最適化アルゴリズムの定式化、設計、評価、分析に関する勧告とガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T18:09:08Z)
• Task-Feature Collaborative Learning with Application to Personalized Attribute Prediction [166.87111665908333]
  本稿では,TFCL(Task-Feature Collaborative Learning)と呼ばれる新しいマルチタスク学習手法を提案する。 具体的には、まず、特徴とタスクの協調的なグループ化を活用するために、不均一なブロック対角構造正規化器を用いたベースモデルを提案する。 実際の拡張として,重なり合う機能と難易度を区別することで,基本モデルを拡張します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T02:32:04Z)
• Optimizing Wireless Systems Using Unsupervised and Reinforced-Unsupervised Deep Learning [96.01176486957226]
  無線ネットワークにおけるリソース割り当てとトランシーバーは、通常最適化問題の解決によって設計される。 本稿では,変数最適化と関数最適化の両問題を解くための教師なし・教師なし学習フレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-03T11:01:52Z)

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。