搬送車の制約付き工場スケジューリングを学習
原題 BOLT: Multi-Bottleneck Bound-Guided Learning for Flexible Job-Shop Scheduling with Time Lags and Resource-Coupled Transport
限られた搬送車が工程間でジョブを運ぶ場合、スケジュールが待ち時間を決めるため資源が結合する。時間遅れと搬送を伴うフレキシブルジョブショップ問題に、ボトルネックの下界で導く学習手法BOLTを提案した。
論点
工場の最適化は学習型が従来解法に勝つか
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賛成側の視点
現場の変動に素早く対応できる学習型が、遅い厳密解法に取って代わる。反対側の視点
厳密解法は保証がある。学習型は条件が変わると崩れ、工場では危険だ。
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