論文の概要: LineFlow: A Framework to Learn Active Control of Production Lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06744v1
• Date: Sat, 10 May 2025 19:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.020275
• Title: LineFlow: A Framework to Learn Active Control of Production Lines
• Title（参考訳）: LineFlow: 生産ラインのアクティブコントロールを学ぶためのフレームワーク
• Authors: Kai Müller, Martin Wenzel, Tobias Windisch,
• Abstract要約: 任意の複雑さのプロダクションラインをシミュレートし、それらを制御するためのRLエージェントをトレーニングするための、オープンソースのPythonフレームワークであるLineFlowを紹介します。 より複雑で工業規模の生産ラインでは、強化学習は依然として重大な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many production lines require active control mechanisms, such as adaptive routing, worker reallocation, and rescheduling, to maintain optimal performance. However, designing these control systems is challenging for various reasons, and while reinforcement learning (RL) has shown promise in addressing these challenges, a standardized and general framework is still lacking. In this work, we introduce LineFlow, an extensible, open-source Python framework for simulating production lines of arbitrary complexity and training RL agents to control them. To demonstrate the capabilities and to validate the underlying theoretical assumptions of LineFlow, we formulate core subproblems of active line control in ways that facilitate mathematical analysis. For each problem, we provide optimal solutions for comparison. We benchmark state-of-the-art RL algorithms and show that the learned policies approach optimal performance in well-understood scenarios. However, for more complex, industrial-scale production lines, RL still faces significant challenges, highlighting the need for further research in areas such as reward shaping, curriculum learning, and hierarchical control.
• Abstract（参考訳）: 多くの生産ラインは、最適な性能を維持するために、適応ルーティング、ワーカー再配置、再スケジューリングなどのアクティブな制御機構を必要とする。 しかし、これらの制御システムを設計することは様々な理由で困難であり、強化学習(RL)はこれらの課題に対処する上で有望であるが、標準化された一般的なフレームワークはいまだに不足している。 本研究では、任意の複雑さのプロダクションラインをシミュレートし、それらを制御するためのRLエージェントをトレーニングするための、拡張可能なオープンソースのPythonフレームワークであるLineFlowを紹介する。 LineFlowの能力を実証し、基礎となる理論的仮定を検証するために、数学的解析を容易にする方法として、アクティブライン制御のコアサブプロブレムを定式化する。 各問題に対して、比較のための最適解を提供する。 我々は、最先端のRLアルゴリズムをベンチマークし、学習したポリシーがよく理解されたシナリオで最適性能に近づくことを示す。 しかし、より複雑で工業規模の生産ラインでは、RLは依然として大きな課題に直面しており、報酬形成、カリキュラム学習、階層制御といった分野におけるさらなる研究の必要性を強調している。

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