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J-GLOBAL ID：202202258882010973   整理番号：22A0436875

強化学習を用いた複数ラインと需要計画による置換フローショップスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Permutation flow shop scheduling with multiple lines and demand plans using reinforcement learning

著者 (3件)： Brammer Janis (Volkswagen AG, Berliner Ring 2, Wolfsburg 38440, Germany) ,  Lutz Bernhard (University of Freiburg, Rempartstr. 16, Freiburg 79098, Germany) ,  Neumann Dirk (University of Freiburg, Rempartstr. 16, Freiburg 79098, Germany)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 299  号： 1  ページ： 75-86  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 置換フローショップ問題(PFSP)に関する既存の研究は,通常,ジョブが単一ライン上で生成されると仮定する。しかし,生産者は,各ラインが最終製品のサブ部品を生産する複数のラインを採用することによって,それらの生産をスピードアップするかもしれない。それは同期機械によって組み立てなければならない。本研究は,複数の線と需要計画を有するPFSPのための新しい強化学習(RL)アプローチを提示する。提案手法は,行動が次の順序を決めるジョブタイプを示す反復的方法でシーケンスを直接生成するためのポリシーを訓練するので,既存のRLベースのスケジューリング法とは異なる。カットオフ時間中に,訓練されたポリシーでシーケンスを生成するマルチスタートアプローチに従い,続いて局所探索によって最適化した。3つの生産ラインまでの1050問題事例に基づく著者らの数値評価は,著者らのアプローチが短いカットオフ時間のためにマルチライン問題に関して既存の方法より優れていて,一方,メディアと長いカットオフ時間のために既存の方法による結合があることを示した。さらなる分析は,著者らのアプローチが不均衡な需要計画の問題にも適用可能であることを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *スケジューリング ,  生産者 ,  *フローショップスケジューリング ,  生産ライン ,  *強化学習 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 最終製品 ,  *フローショップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： スケジューリング ,  順列フローショップ問題 ,  強化学習 ,  混合整数計画法 ,  制約プログラミング

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  需要 ,  計画 ,  置換 ,  フローショップスケジューリング