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Job Shop Scheduling Problem
Job Shop Scheduling Problem
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新的超启发式算法降低了车间调度的成本
研究人员开发了一种新的车间调度方法，该方法使用学习辅助的超启发式算法在调度规则中进行选择。该方法旨在降低生成标签的计算成本，而这通常是该过程中最昂贵的部分。该系统包含一个门控机制，只有当预测收益可信时，才会从默认规则切换，并使用后悔归一化滚动标签和不确定性估计。在合成实例上的实验表明，与其他人学习选择器相比，该方法实现了显著更低的平均 RPD，并将随机超启发式算法的 RPD 降低了一个数量级以上。
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AI研究提出用于可扩展生产调度的线性复杂度图
研究人员开发了一种新的作业车间调度问题图框架，该框架使用基于特征的同质化。这种方法将不同的节点角色投影到共享的潜在空间中，使得标准的同质图同构网络能够以线性复杂度处理复杂的资源争用。该方法允许在大型工业环境中进行低延迟推理，并展示了具有零样本泛化能力的最新性能。