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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 514 - 520 (7page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2023.49.6.514
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
강화학습을 활용한 작업 분할이 가능하고 설비 제약이 존재하는 동종 병렬 시스템의 총 납기 지연 최소화
이성태
,
유우식
대한산업공학회지
2023.12
학술저널
강화학습을 활용한 작업분할이 가능하고 설비 제약이 존재하는 동종 병렬 시스템 스케줄링 문제의 총 납기 지연 최소화
이성태
,
김종은
,
유우식
한국경영과학회 학술대회논문집
2023.05
학술대회자료
강화학습을 활용한 작업분할이 가능하고 설비 제약이 존재하는 동종 병렬 시스템 스케줄링 문제의 총 납기 지연 최소화
이성태
,
김종은
,
유우식
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2023.05
학술대회자료
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Machine scheduling problems are one of the important issues in manufacturing systems. In particular, in complex conditions such as job split and machine eligibility constraint, it becomes challenging to obtain appropriate solutions and it has been proven as a NP-hard problem. Previously, heuristic and metaheuristic techniques were mainly used to solve machine scheduling problems. Recently, applying reinforcement learning to scheduling problems to overcome the limitations of the two techniques has been receiving attention. In this study, we propose a methodology to minimize total tardiness by using pointer network-based reinforcement learning. Job sequences are determined through reinforcement learning. Machine selection and job split is determined with heuristic methods to reduce the solution space while effectively minimizing total tardiness. The methodology of this study showed higher performance than COVERT, ATCS, GA, and it is expected to be more versatile than existing reinforcement learning methods because it does not require re-learning according to the changes in task lengths.
목차
1. 서론
2. 기존 연구
3. 제안 기법
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2014), Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv: 1409.0473.
Carroll, D. C. (1965), Heuristic sequencing of single and multiple component jobs, Massachusetts Institute of Technology.
Demirkov, E. and R. Uzsoy(2010), Decomposition methods for reentrant flow shops with sequence-dependent setup times, Journal of Scheduling, 3(3), 155-177
Fujimoto, S., Hoof, H., and Meger, D. (2018), Addressing function approximation error in actor-critic methods, In International conference on machine learning, PMLR, 1587-1596.
Ireland, D. and Montana, G. (2022), Lense: Learning to navigate subgraph embeddings for large-scale combinatorial optimisation, Conference on Machine Learning, PMLR, 9622 -9638.
Carroll, D. C. (1965), Heuristic sequencing of single and multiple component jobs, Massachusetts Institute of Technology.
Demirkov, E. and R. Uzsoy(2010), Decomposition methods for reentrant flow shops with sequence-dependent setup times, Journal of Scheduling, 3(3), 155-177
Fujimoto, S., Hoof, H., and Meger, D. (2018), Addressing function approximation error in actor-critic methods, In International conference on machine learning, PMLR, 1587-1596.
Ireland, D. and Montana, G. (2022), Lense: Learning to navigate subgraph embeddings for large-scale combinatorial optimisation, Conference on Machine Learning, PMLR, 9622 -9638.
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