論文の概要: An Expectation-Maximization Algorithm-based Autoregressive Model for the Fuzzy Job Shop Scheduling Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00018v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 10:20:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 06:16:00.697064
• Title: An Expectation-Maximization Algorithm-based Autoregressive Model for the Fuzzy Job Shop Scheduling Problem
• Title（参考訳）: 期待最大化アルゴリズムに基づくファジィジョブショップスケジューリング問題に対する自己回帰モデル
• Authors: Yijian Wang, Tongxian Guo, Zhaoqiang Liu,
• Abstract要約: ファジィジョブショップスケジューリング問題(FJSSP)は、ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)の革新的な拡張として現れる。 本稿では,FJSSPの分解能に対してファジィ情報を同化処理するニューラルネットワークの実現可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.862865254507177
• License:
• Abstract: The fuzzy job shop scheduling problem (FJSSP) emerges as an innovative extension to the job shop scheduling problem (JSSP), incorporating a layer of uncertainty that aligns the problem more closely with the complexities of real-world manufacturing environments. This improvement increases the computational complexity of deriving the solution while improving its applicability. In the domain of deterministic scheduling, neural combinatorial optimization (NCO) has recently demonstrated remarkable efficacy. However, its application to the realm of fuzzy scheduling has been relatively unexplored. This paper aims to bridge this gap by investigating the feasibility of employing neural networks to assimilate and process fuzzy information for the resolution of FJSSP, thereby leveraging the advancements in NCO to enhance fuzzy scheduling methodologies. To achieve this, we approach the FJSSP as a generative task and introduce an expectation-maximization algorithm-based autoregressive model (EMARM) to address it. During training, our model alternates between generating scheduling schemes from given instances (E-step) and adjusting the autoregressive model weights based on these generated schemes (M-step). This novel methodology effectively navigates around the substantial hurdle of obtaining ground-truth labels, which is a prevalent issue in NCO frameworks. In testing, the experimental results demonstrate the superior capability of EMARM in addressing the FJSSP, showcasing its effectiveness and potential for practical applications in fuzzy scheduling.
• Abstract（参考訳）: ファジィジョブショップスケジューリング問題(FJSSP)は、実世界の製造環境の複雑さとより密接に一致する不確実性の層を組み込んだ、ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)の革新的な拡張として出現する。 この改善により、解法を導出する際の計算複雑性が増大し、適用性も向上する。 決定論的スケジューリングの分野では、ニューラルコンピナトリクス最適化(NCO)が近年顕著な効果を示している。 しかし、ファジィスケジューリングの領域への応用は、比較的未検討である。 本研究の目的は,FJSSPの分解にファジィ情報を同化処理するためのニューラルネットワークの利用の可能性を調べ,NCOの進歩を活用してファジィスケジューリング手法を改良することで,このギャップを埋めることである。 これを実現するために、FJSSPを生成タスクとしてアプローチし、予測最大化アルゴリズムに基づく自己回帰モデル(EMARM)を導入する。 トレーニング中は、与えられたインスタンス(Eステップ)からスケジューリングスキームを生成することと、これらの生成されたスキーム(Mステップ)に基づいて自己回帰モデルウェイトを調整することとを交互に行う。 この新しい手法は、NCOフレームワークで一般的な問題である、地平線ラベルを取得するための実質的なハードルを効果的に回避する。 実験では,FJSSPの処理におけるEMARMの優れた性能を実証し,ファジィスケジューリングの実用化の可能性を示した。

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