An efficient deep reinforcement learning environment for flexible job-shop scheduling

📄 arXiv: 2509.07019v1 📥 PDF

作者: Xinquan Wu, Xuefeng Yan, Mingqiang Wei, Donghai Guan

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-07

💡 一句话要点

针对柔性作业车间调度，提出一种高效的深度强化学习环境。

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

关键词: 柔性作业车间调度 深度强化学习 离散事件仿真 近端策略优化 调度环境建模

📋 核心要点

  1. 现有柔性作业车间调度的深度强化学习方法侧重于智能体设计，忽略了环境建模的重要性。
  2. 论文提出一种基于离散事件仿真的时间顺序DRL环境，并设计了简短的状态表示和可理解的奖励函数。
  3. 实验表明，该环境能提升传统调度规则性能，且DRL模型性能与现有方法相比具有竞争力。

📝 摘要（中文）

柔性作业车间调度问题(FJSP)是一个经典的组合优化问题，在现实世界中有着广泛的应用。为了为FJSP生成快速而精确的调度方案，已经开发了各种深度强化学习(DRL)调度方法。然而，这些方法主要集中在DRL调度Agent的设计上，忽略了DRL环境的建模。本文提出了一种基于离散事件仿真的简单时间顺序DRL环境，用于FJSP，并提出了一种基于近端策略优化(PPO)的端到端DRL调度模型。此外，本文还提出了一种基于调度环境中两个状态变量的FJSP的简短新颖状态表示，并设计了一种基于机器调度区域的可理解的奖励函数。在公共基准实例上的实验结果表明，在我们的调度环境中，简单优先级调度规则(PDR)的性能得到了提高，并且我们的DRL调度模型获得了与OR-Tools、元启发式、DRL和PDR调度方法相比具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决柔性作业车间调度问题（FJSP），这是一个复杂的组合优化问题。现有深度强化学习方法主要关注智能体（Agent）的设计，而忽略了强化学习环境的建模，导致调度效率和性能提升受限。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高效的、与实际调度过程相符的深度强化学习环境。通过精心设计的状态表示和奖励函数，使智能体能够更好地学习和优化调度策略。该环境基于离散事件仿真，模拟了作业在机器上的加工过程。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1）基于离散事件仿真的FJSP环境建模；2）基于近端策略优化（PPO）的DRL智能体；3）状态表示和奖励函数的设计。智能体通过与环境交互，学习最优的调度策略。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个简单但有效的FJSP的DRL环境。该环境采用时间顺序的建模方式，更贴近实际调度过程。此外，论文还提出了一个简短的状态表示，减少了状态空间的维度，提高了学习效率。同时，设计了一个可理解的奖励函数，引导智能体学习更优的调度策略。

关键设计：状态表示基于调度环境中的两个状态变量，具体内容未知。奖励函数的设计基于机器的调度区域，具体计算方式未知。DRL智能体采用PPO算法，具体网络结构和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在所提出的调度环境中，简单的优先级调度规则（PDR）的性能得到了提升。此外，基于PPO的DRL调度模型在公共基准实例上获得了与OR-Tools、元启发式算法、其他DRL方法和PDR调度方法相比具有竞争力的性能。具体的性能提升幅度和对比数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能制造、生产调度、物流管理等领域，能够提高生产效率、降低生产成本、优化资源配置。通过深度强化学习自动生成调度方案，可以减少人工干预，提高调度的灵活性和适应性，尤其适用于动态变化的生产环境。

📄 摘要（原文）

The Flexible Job-shop Scheduling Problem (FJSP) is a classical combinatorial optimization problem that has a wide-range of applications in the real world. In order to generate fast and accurate scheduling solutions for FJSP, various deep reinforcement learning (DRL) scheduling methods have been developed. However, these methods are mainly focused on the design of DRL scheduling Agent, overlooking the modeling of DRL environment. This paper presents a simple chronological DRL environment for FJSP based on discrete event simulation and an end-to-end DRL scheduling model is proposed based on the proximal policy optimization (PPO). Furthermore, a short novel state representation of FJSP is proposed based on two state variables in the scheduling environment and a novel comprehensible reward function is designed based on the scheduling area of machines. Experimental results on public benchmark instances show that the performance of simple priority dispatching rules (PDR) is improved in our scheduling environment and our DRL scheduling model obtains competing performance compared with OR-Tools, meta-heuristic, DRL and PDR scheduling methods.