Optimierung der Jobplanung mit Deep Reinforcement Learning

Job-Scheduling ist super wichtig in der Produktion, wo Aufgaben wie die Zuweisung von Jobs an Maschinen Energie sparen und die Effizienz steigern können. Unter den verschiedenen Scheduling-Problemen ist das Job Shop Scheduling Problem (JSSP) komplex und relevant für viele Branchen. Beim JSSP braucht jeder Job eine bestimmte Reihenfolge von Maschinenoperationen. Wenn die Anzahl der Jobs und Maschinen steigt, wachsen die Kombinationen schnell, was es schwierig macht, Lösungen mit traditionellen Methoden zu finden.

#Herausforderungen im Job Scheduling

JSSP gilt als NP-schwer, was bedeutet, dass es mit wachsendem Problemumfang schwierig wird, es mit erschöpfenden Suchmethoden zu lösen. Einfache Techniken wie First In, First Out (FIFO) oder Largest Processing Time (LPT) können eingesetzt werden, aber sie sind oft nicht ausreichend bei grösseren Fällen, was zu Lösungen führt, die weit entfernt von der besten Option sind. Fortgeschrittenere Techniken wie Tabu-Suche werden auch verwendet, können jedoch bei grösseren Problemgrössen ineffizient sein.

#Der Aufstieg des Reinforcement Learning

Kürzlich haben Forscher tiefes Reinforcement Learning (DRL) genutzt, um diese Scheduling-Probleme anzugehen. DRL hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, indem es sowohl die Lösungsqualität als auch die Geschwindigkeit verbessert hat. Dieses Papier stellt eine einzigartige DRL-basierte Methode für JSSP vor, die darauf abzielt, die Generalisierung und die Effektivität der Lösungen zu verbessern.

#Wie der Ansatz funktioniert

Die Methode nutzt den Proximal Policy Optimization (PPO)-Algorithmus, der für seine starke Leistung bei der Zuweisung von Jobs unter Einschränkungen bekannt ist. Ein wichtiger Aspekt unseres Ansatzes ist die Verwendung eines Order Swapping Mechanism (OSM) in der Lernumgebung, was dem System hilft, besser zu lernen, indem es Variabilität im Training einführt.

#Die Job Shop Umgebung

Die Scheduling-Probleme in der Produktion können in drei Typen kategorisiert werden: JSSP, Flow Shop und Open Shop. Dieses Papier konzentriert sich auf JSSP, wo jeder Job eine spezifische Maschinenreihenfolge während der Produktion hat. Beim JSSP müssen die Operationen in einer vorgegebenen Reihenfolge abgeschlossen werden, und jedes Job-Maschinen-Paar hat eine bestimmte Bearbeitungszeit. Die Herausforderung steigt mit der Anzahl der Jobs und Maschinen, was erschöpfende Suchen selbst bei mittelgrossen Problemen unpraktisch macht.

#Reinforcement Learning erklärt

DRL ist ein Bereich des maschinellen Lernens, wo ein Agent durch Erfahrung lernt. Er interagiert mit seiner Umgebung und verbessert seine Leistung, indem er Feedback in Form von Belohnungen erhält. Das Ziel ist, diese Belohnungen zu maximieren, wie zum Beispiel die Gesamtdauer der Bearbeitung in einem Produktionsumfeld zu reduzieren. DRL hat in der Künstlichen Intelligenz Aufsehen erregt, weil es menschliche Spieler in Spielen wie Go und StarCraft II übertroffen hat.

#Gestaltung der Scheduling-Umgebung

Um das JSSP zu lösen, haben wir eine flexible Umgebung für verschiedene JSSP-Szenarien im OpenAI Gym-Framework geschaffen. Die Umgebung modelliert die Scheduling-Aufgabe und bietet eine klare Belohnungsstruktur. Der PPO-Algorithmus wurde an traditionellen Benchmark-Problemen getestet, um die Leistung in Bezug auf Bearbeitungszeit und Effizienz zu bewerten.

#Hauptmerkmale des Job Scheduling Prozesses

Beim JSSP müssen Jobs in einer bestimmten Reihenfolge auf zugewiesenen Maschinen bearbeitet werden. Die Gesamtanzahl der Operationen repräsentiert die Jobs und ihre Bearbeitungszeiten. Die beste Lösung (bekannt als globales Optimum) zu finden, wird mit der Grösse des Problems zunehmend komplexer.

#Optimierung des Lernens des Agents

PPO ist eine Methode, die gesampelte Daten aus der Umgebung nutzt, um die Entscheidungsfindung zu optimieren. Im Vergleich zu anderen Reinforcement-Learning-Ansätzen ist PPO effizienter und einfacher zu handhaben. Die Methode umfasst die Berechnung eines surrogate Ziels, welches dem Agenten hilft, seine Scheduling-Entscheidungen zu verbessern.

#Verwandte Forschung im Scheduling

Die Forschung zum JSSP ist begrenzt, aber verschiedene Algorithmen wurden eingesetzt, um diese Scheduling-Herausforderungen zu lösen, darunter genetische Algorithmen und simuliertes Annealing. Jüngste Fortschritte im DRL haben bedeutende Fortschritte bei der Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme ermöglicht, was das Potenzial für JSSP zeigt.

#Aufbau der Umgebung mit OpenAI Gym

Unsere Job-Shop-Umgebung wurde mit OpenAI Gym erstellt, was die Entwicklung von DRL-Anwendungen erleichtert. In dieser Umgebung lernen Agenten, wie sie Jobs effektiv zuweisen können, während sie Einschränkungen wie keine Unterbrechungen und feste Maschinenreihenfolgen einhalten.

#Aktionsraum und Zustandsdarstellung

Der Aktionsraum definiert die Jobwahlmöglichkeiten, die dem Agenten zu jedem Zeitpunkt zur Verfügung stehen. Der Zustandsraum zeichnet den aktuellen Status von Jobs und Maschinen auf. Er enthält Informationen darüber, welche Maschinen beschäftigt sind, den Fortschritt der Operationen und die verbleibenden Aufgaben für jeden Job.

#Gestaltung der Belohnungsfunktion

Die Belohnungsfunktion motiviert den Agenten, effektive Jobzuweisungen vorzunehmen. Eine durchdachte Belohnungsstruktur hilft, die Leistung zu verbessern, indem sie sofortiges Feedback zu Jobzuweisungen und der allgemeinen Scheduling-Effizienz gibt. Dichte Belohnungen sind vorzuziehen, da sie den Agenten effektiver leiten als spärliche Belohnungen.

#Verwendung von Markov-Entscheidungsprozessen

Das JSSP kann als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) modelliert werden, da jede Jobzuweisung den Zustand der Umgebung ändert und eine neue Belohnungsstruktur schafft. Frühere Studien haben ebenfalls MDPS auf JSSP angewendet, was seine Relevanz für die Scheduling-Herausforderung anzeigt.

#Die Rolle des Order Swapping Mechanism

Um die Generalisierungsfähigkeit des Agents zu verbessern, setzen wir einen Order Swapping Mechanism (OSM) ein. Der Agent wird mit einem Fall des JSSP trainiert, während er lernt, sich durch den OSM anzupassen. Dieser Mechanismus bringt Variabilität mit sich und hilft bei besseren Trainingsergebnissen.

#Vergleich der Leistung mit bestehenden Methoden

Wir haben unseren Ansatz mit bestehenden Algorithmen unter Verwendung weithin anerkannter Problemfälle benchmarked. Die Leistung des Agenten übertrifft einfachere Methoden in kleineren Problemgebieten, während sie in grösseren Szenarien wettbewerbsfähige Ergebnisse beibehält.

#Generalisierung der Ergebnisse

Durch diesen Ansatz erreichen wir signifikante Ergebnisse hinsichtlich der Generalisierung. Der Agent lernt effektiv aus dem anfänglichen Training und passt seine Strategien für verschiedene Problemfälle an. Das ist ein entscheidender Fortschritt für industrielle Anwendungen, da die Produktion oft unterschiedliche Jobgrössen und Komplexitäten umfasst.

#Fazit und Ausblick

Diese Arbeit skizziert eine neue DRL-basierte Strategie zur Lösung von JSSPS und hebt die verbesserte Generalisierung durch den OSM hervor. Während unser Modell praktische Anwendungen zeigt und nahezu optimale Lösungen produzieren kann, zielen weitere Entwicklungen darauf ab, die Technik für breitere Problemgrössen zu verfeinern. Die nächsten Schritte werden sich darauf konzentrieren, den Ansatz grössenunabhängig zu gestalten, was immense Vorteile für die Industrie bringen könnte.