Reinforcement Learning as an Improvement Heuristic for Real-World Production Scheduling

📄 arXiv: 2409.11933v1 📥 PDF

作者: Arthur Müller, Lukas Vollenkemper

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-18

备注: This paper was accepted at the ICMLA 2024

💡 一句话要点

提出基于强化学习的改进启发式算法，解决实际生产调度中的多目标优化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 生产调度 启发式算法 多目标优化 Transformer 组合优化

📋 核心要点

  1. 现有生产调度方法难以在复杂约束下实现多目标优化，尤其是在实际生产环境中。
  2. 利用强化学习智能体作为改进启发式算法，通过学习作业间的关系，迭代优化生产调度方案。
  3. 在真实工业数据上验证，结果表明该方法在生产调度问题上优于其他启发式算法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种将强化学习（RL）与启发式方法相结合的优化问题求解方法，利用RL从搜索过程中生成的数据中学习的能力。该方法训练一个RL智能体作为改进启发式算法，从次优解出发，通过应用小的改变进行迭代改进。我们将其应用于实际的多目标生产调度问题，并使用包含Transformer编码的网络架构来学习作业之间的关系。通过生成概率矩阵，从中采样作业对并交换以改进解决方案。使用来自工业合作伙伴的真实数据进行基准测试，结果表明该方法优于其他启发式算法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决实际生产环境中的多目标生产调度问题。现有的启发式方法在处理复杂的约束和多目标优化时，往往难以找到高质量的解决方案，容易陷入局部最优，且缺乏从数据中学习和改进的能力。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习（RL）智能体作为一种改进启发式算法。首先，使用某种启发式方法生成一个次优的初始调度方案。然后，RL智能体通过学习作业之间的关系，逐步对该方案进行小的改进，例如交换两个作业的顺序，从而迭代地提升调度方案的质量。这种方法结合了启发式算法的快速性和RL的学习能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用启发式算法生成初始调度方案；2) 使用Transformer编码器学习作业之间的关系，将调度方案编码成状态表示；3) RL智能体根据当前状态，生成一个概率矩阵，表示每个作业对被交换的概率；4) 根据概率矩阵采样作业对，并交换其顺序，生成新的调度方案；5) 根据新的调度方案的质量，计算奖励信号，并用于更新RL智能体的策略；6) 重复步骤3-5，直到达到收敛或达到最大迭代次数。

关键创新：最重要的技术创新点在于将强化学习与启发式搜索相结合，利用RL智能体学习作业之间的复杂关系，并指导搜索过程。与传统的启发式方法相比，该方法能够从数据中学习，并根据实际情况调整搜索策略。此外，使用Transformer编码器来学习作业之间的关系，能够有效地捕捉作业之间的依赖关系，从而提高搜索效率。

关键设计：论文使用Transformer编码器作为网络架构的核心组件，用于学习作业之间的关系。概率矩阵的生成方式未知，但其作用是指导作业对的采样，影响搜索方向。损失函数的设计需要考虑多个目标，例如最小化完工时间、最大化资源利用率等。具体的参数设置和超参数优化策略未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文使用来自工业合作伙伴的真实数据进行实验，将提出的方法与其他的启发式算法进行比较。实验结果表明，该方法在多目标生产调度问题上取得了优越的性能，显著优于其他基线方法。具体的性能提升数据未知，但结论明确表明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种生产制造场景，例如半导体制造、汽车制造、电子产品组装等。通过优化生产调度，可以提高生产效率、降低生产成本、缩短交货周期，从而提升企业的竞争力。此外，该方法还可以扩展到其他类型的调度问题，例如物流调度、交通调度等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The integration of Reinforcement Learning (RL) with heuristic methods is an emerging trend for solving optimization problems, which leverages RL's ability to learn from the data generated during the search process. One promising approach is to train an RL agent as an improvement heuristic, starting with a suboptimal solution that is iteratively improved by applying small changes. We apply this approach to a real-world multiobjective production scheduling problem. Our approach utilizes a network architecture that includes Transformer encoding to learn the relationships between jobs. Afterwards, a probability matrix is generated from which pairs of jobs are sampled and then swapped to improve the solution. We benchmarked our approach against other heuristics using real data from our industry partner, demonstrating its superior performance.