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TRATSS: Transformer-Based Task Scheduling System for Autonomous Vehicles

Created by
  • Haebom

저자

Yazan Youssef, Paulo Ricardo Marques de Araujo, Aboelmagd Noureldin, Sidney Givigi

개요

본 논문은 그래프 기반 환경에서의 단일 에이전트 스케줄링 문제를 해결하기 위해 Transformer 기반의 작업 스케줄링 시스템(TRATSS)을 제안한다. 강화학습과 Transformer 아키텍처의 최신 발전을 통합하여, TRATSS는 변화하는 작업 요구사항과 자원 가용성에 동적으로 적응하면서 최적화된 작업 스케줄링 결정을 출력하는 새로운 시스템을 제공한다. Transformer의 자기 주의 메커니즘을 활용하여 복잡한 작업 의존성을 효과적으로 포착함으로써 자원 활용 및 작업 완료 효율성을 향상시킨 솔루션을 제공한다. 벤치마크 데이터셋에 대한 실험 평가는 다중 액션 프로필을 포함하는 스케줄링 문제에 대한 고품질 솔루션을 제공하는 TRATSS의 효과를 보여준다.

시사점, 한계점

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시사점:
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Transformer 아키텍처를 활용하여 복잡한 작업 의존성을 효과적으로 모델링함으로써 기존 스케줄링 알고리즘보다 향상된 성능을 달성.
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강화학습과의 통합을 통해 동적인 환경 변화에 적응 가능한 스케줄링 시스템 구현.
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다중 액션 프로필을 포함하는 복잡한 스케줄링 문제에 효과적으로 적용 가능성을 제시.
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한계점:
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제시된 벤치마크 데이터셋의 범위와 일반화 가능성에 대한 추가적인 검증 필요.
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실제 환경 적용 시 발생할 수 있는 시스템 오버헤드 및 확장성 문제에 대한 분석 부족.
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다 에이전트 스케줄링 문제에 대한 확장 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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