【摘 要】
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作业车间调度问题是一个经典的组合优化问题,其应用涉及车间加工、机场调度、军事调度等多个领域。近年来,随着强化学习技术的飞速发展,其在越来越多的领域展现出强大的性能,多种利用强化学习求解组合优化问题的新方法相继被提出。然而,利用强化学习算法求解组合优化时,一些问题的数据表示较为复杂,往往包含丰富的结构特征。如何有效提取这些结构信息并将其表征为马尔科夫决策过程中的状态,以确保智能体进行有效决策,是一个
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作业车间调度问题是一个经典的组合优化问题,其应用涉及车间加工、机场调度、军事调度等多个领域。近年来,随着强化学习技术的飞速发展,其在越来越多的领域展现出强大的性能,多种利用强化学习求解组合优化问题的新方法相继被提出。然而,利用强化学习算法求解组合优化时,一些问题的数据表示较为复杂,往往包含丰富的结构特征。如何有效提取这些结构信息并将其表征为马尔科夫决策过程中的状态,以确保智能体进行有效决策,是一个有前景的课题。本文主要研究如何用强化学习方法更有效的求解作业车间调度问题（Job-Shop Scheduling Problem,JSSP）,其研究存在两个挑战:1)用JSSP的析取图表示作为状态时,如何设计策略网络以更好的提取状态信息将会影响到智能体的决策,从而影响求解结果。2)在使用较复杂的策略网络时,端到端的训练方式可能会引起训练不稳定或收敛较慢的问题。针对以上问题,本文主要的工作如下:1)基于用近端策略优化算法训练求解JSSP的智能体的框架,本文提出一种基于图注意力网络的策略网络,该网络首先通过图注意力网络将初始的问题表示进行编码,图注意力网络可以有效提取状态的局部结构特征,将节点信息以及状态的结构信息融入到编码向量;然后该策略网络通过一个动作选择网络基于编码向量进行决策。通过对多种规模的JSSP实例进行求解,并与传统的优先调度规则算法进行对比,验证了该算法更优秀的性能。2)基于上述策略网络,本文引入了一种预训练方法。先对数据进行增强,然后利用对比学习的思想对图编码器进行训练,本文通过预训练的方式将一些先验知识融入到图编码器中,可以让编码器先学到一个较好的状态表示,以加速下游任务的训练。通过在同一规模问题的数据集上进行训练,对比是否经过预训练的模型性能,本文验证了预训练算法的有效性。
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