Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Adaptive Bias Generalized Rollout Policy Adaptation on the Flexible Job-Shop Scheduling Problem

Created by
  • Haebom

저자

Lotfi Kobrosly, Marc-Emmanuel Coupvent des Graviers, Christophe Guettier, Tristan Cazenave

개요

본 논문은 유연 작업장 스케줄링 문제(FJSSP)를 해결하기 위해 일반화된 중첩 전개 정책 적응(Generalized Nested Rollout Policy Adaptation)에서 파생된 새로운 알고리즘을 제안한다. FJSSP는 제조 분야를 포함한 여러 응용 분야에서 다양한 기계에서 여러 작업을 효율적으로 스케줄링하는 NP-hard 조합 최적화 문제이다. 제안된 알고리즘은 기존의 MCTS 기반 접근 방식보다 더 나은 성능을 보여주는 실험 결과를 제시하지만, 대규모 인스턴스에 대한 메이크스팬은 여전히 알려진 상한선과는 거리가 있다.

시사점, 한계점

시사점: 일반화된 중첩 전개 정책 적응을 기반으로 한 새로운 알고리즘이 기존 MCTS 기반 FJSSP 해결 방식보다 우수한 성능을 보임을 실험적으로 증명하였다.
한계점: 대규모 인스턴스에 대한 메이크스팬이 알려진 상한선과 여전히 차이가 있어, 추가적인 개선이 필요하다.
👍