mamba встречается с планированием: гибкое планирование производства

Mamba встречается с планированием: обучение решению гибкой задачи планирования производства с помощью эффективного моделирования последовательности

Гибкое планирование производства (FJSP) является сложной задачей, сочетающей в себе трудности планирования работы и планирования ресурсов. Традиционные методы решения FJSP часто сталкиваются с проблемами масштабируемости и не могут эффективно обрабатывать сложные сценарии. В этой работе представлен новый подход, использующий архитектуру Mamba для моделирования последовательностей операций и принятия решений о планировании.

Архитектура Mamba — это новая структура нейронной сети, которая позволяет эффективно моделировать длинные последовательности данных. Авторы утверждают, что Mamba может превзойти традиционные модели трансформаторов в задачах, требующих моделирования длинных последовательностей.

В предложенном подходе FJSP каждая операция рассматривается как токен в последовательности, а Mamba используется для прогнозирования следующей операции, которую необходимо запланировать. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все операции не будут запланированы. Авторы разработали специальную функцию потерь, которая учитывает ограничения FJSP, такие как доступность ресурсов и зависимость между операциями.

Эксперименты, проведенные на различных наборах данных FJSP, показали, что предложенный подход превосходит существующие методы. Авторы утверждают, что их подход может быть адаптирован к различным сценариям FJSP, что делает его универсальным решением для планирования производства. Результаты показывают, что Mamba может эффективно учиться решать сложные задачи планирования, используя свои возможности моделирования последовательностей.