Fugu-MT 論文翻訳(概要): Starjob: Dataset for LLM-Driven Job Shop Scheduling

論文の概要: Starjob: Dataset for LLM-Driven Job Shop Scheduling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01877v2
Date: Thu, 27 Mar 2025 10:38:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:49:59.562862
Title: Starjob: Dataset for LLM-Driven Job Shop Scheduling
Title（参考訳）: Starjob: LLM駆動のジョブショップスケジューリングのためのデータセット
Authors: Henrik Abgaryan, Tristan Cazenave, Ararat Harutyunyan,
Abstract要約: ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)の最初の教師付きデータセットであるStarjobを紹介します。 LLaMA 8B 4ビット量子化モデルをLoRA法で微調整し、エンドツーエンドのスケジューリング手法を開発した。提案手法は従来のプライオリティ・ディスパッチ・ルール(PDR)を超えるだけでなく,L2Dのような最先端のニューラルアプローチよりも顕著に改善されていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.435169201271934
License:
Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities across various domains, but their potential for solving combinatorial optimization problems remains largely unexplored. In this paper, we investigate the applicability of LLMs to the Job Shop Scheduling Problem (JSSP), a classic challenge in combinatorial optimization that requires efficient job allocation to machines to minimize makespan. To this end, we introduce Starjob, the first supervised dataset for JSSP, comprising 130k instances specifically designed for training LLMs. Leveraging this dataset, we fine-tune the LLaMA 8B 4-bit quantized model with the LoRA method to develop an end-to-end scheduling approach. Our evaluation on standard benchmarks demonstrates that the proposed LLM-based method not only surpasses traditional Priority Dispatching Rules (PDRs) but also achieves notable improvements over state-of-the-art neural approaches like L2D, with an average improvement of 15.36% on DMU and 7.85% on Taillard benchmarks. These results highlight the untapped potential of LLMs in tackling combinatorial optimization problems, paving the way for future advancements in this area.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な能力を示してきたが、組合せ最適化問題の解決の可能性はほとんど未解明のままである。本稿では,機械に効率的なジョブ割り当てを必要とする組合せ最適化における古典的な課題であるジョブショップスケジューリング問題(JSSP)に対するLLMの適用性について検討する。この目的のために,JSSPの最初の教師付きデータセットであるStarjobを紹介した。このデータセットを活用することで、LLaMA 8B 4ビット量子化モデルをLoRA法で微調整し、エンドツーエンドのスケジューリングアプローチを開発する。標準ベンチマークの評価では,提案手法が従来の優先分散ルール(PDR)を超えるだけでなく,L2Dのような最先端のニューラルネットワークアプローチよりも顕著に改善され,DMUは平均15.36%,Tairllardベンチマークは7.85%向上した。これらの結果は,組合せ最適化問題に対処する上でのLLMの未解決の可能性を強調し,今後の発展への道を開くものである。

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