An Neural Network Approach to Job-shop Scheduling based on Reinforcement Learning

Neural Network를 이용한 강화학습 기반의 잡샵 스케쥴링 접근법

  • Jeong, Hyun-Seok (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Min-Woo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Kyoung-Tae (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Youn, Hee-Yong (Dept. of Software, Sungkyunkwan University)
  • 정현석 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김민우 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김경태 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 윤희용 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과)
  • Published : 2018.07.13

Abstract

본 논문에서는 NP-hard 문제로 알려진 잡샵 스케쥴링에 대하여 강화학습적 측면에서 접근하는 방식에 대해 제안한다. 다양한 시간이 소요되는 업무들이 가지는 특징들을 최대한 state space aggregation에 고려하고, 이를 neural network를 통해 최적화 시간을 줄이는 방식이다. 잡샵 스케쥴링에 대한 솔루션은 미래에 대한 예측이 불가능하고 다양한 시간이 소요되는 스케쥴링 문제를 최적화하는 것에 대한 가능성을 제시할 것으로 기대된다.

Keywords