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자료유형
학술저널
저자정보
김성준 (Changwon National University) 김병욱 (Changwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
1,497 - 1,508 (12page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.10.1497

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Flow shop scheduling is an important optimization problem for operating actual manufacturing facilities. In this paper, we propose a novel flow shop scheduling scheme based on the double Q-learning and the dueling architecture. We designed double Q-learning process using two estimation functions rather than a single estimation function to avoid over-estimation problem. In addition, the adaptation of the dueling architecture, which can provide robust policy estimation performance using both the state function and the advantage function, leading to less-variance and efficient learning process. We conducted extensive simulations of flow shop scheduling using multiple datasets with various scheduling scales. From the simulation result, we observed that the proposed scheme outperforms the existing heuristic and reinforcement learning-based scheduling schemes in terms of the final manufacturing time consumption for various flow shop scales.
#Reinforcement learning #Flow shop scheduling #Double Q-learning #Dueling architecture

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. 강화학습 기반 흐름 생산 공정 최적화 기법
4. DDQL 기반 흐름 생산 공정 최적화 기법
5. 실험 및 결과
6. 결론
References

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
Ruiz, R. / 2010 / The hybrid flow shop scheduling problem / European journal of operational research 205(1):1~18 google schola Johnson, S. M / 1954 / Optimal two‐and three‐stage production schedules with setup times included / Naval research logistics quarterly 1(1):61~68 google schola Kis, T. / 2005 / A review of exact solution methods for the non-preemptive multiprocessor flowshop problem / European Journal of Operational Research 164(3):592~608 google schola Nagano, M. S. / 2016 / Review and classification of constructive heuristics mechanisms for no-wait flow shop problem / The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 86(5):2161~2174 google schola Arora, D. / 2016 / Meta-heuristic approaches for flowshop scheduling problems: a review / International Journal of Advanced Operations Management 8(1):1~16 google schola

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