ジョブスケジューリング問題 - Shinichi0713/Reinforce-Learning-Study GitHub Wiki
ジョブスケジューリング問題（例：5ジョブ2マシンのmakespan最小化）は組合せ最適化問題であり、
強化学習で高精度な解を得るには、以下のようなより高度な手法が有効です。
1. Pointer Network（ポインタネット）+ Policy Gradient（方策勾配）
- Pointer Networkは「順列（割当順）」を直接出力できるニューラルネットアーキテクチャです。
- Policy Gradient（REINFORCEなど）で「より良い順序」を学習します。
- ジョブの順序や割当をエンドツーエンドで出力できるため、スケジューリングに非常に適しています。
- 参考論文：Vinyals et al., 2015, "Pointer Networks"
応用例：Bello et al., 2017, "Neural Combinatorial Optimization with RL"
2. Graph Neural Network（GNN）+ Policy Gradient
- ジョブ・マシン・依存関係をグラフ構造で表現し、GNNで状態を表現。
- 方策ネットワークとしてGNNを使い、Policy GradientやActor-Criticで学習。
- 複雑な依存や大規模問題にも拡張しやすい。
- 参考論文：Khalil et al., 2017, "Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs"
3. Attention Mechanism + RL
- Transformer型のAttentionを使い、ジョブの順序や割当を出力。
- 近年の組合せ最適化問題で高精度な解を示している。
- 参考論文：Nazari et al., 2018, "Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem"
4. 進化的強化学習（Evolutionary RL）
- 複数の方策を並列進化させ、良い方策を選抜・交配する手法。
- 局所解に陥りにくい特徴があります。
5. Actor-Critic系アルゴリズム（A2C/A3C/Proximal Policy Optimization）
- DQNよりも連続的な行動選択や大規模問題に強い。
- Policy（方策）とValue（価値）を同時に学習することで安定的な学習が可能。
どれが最も精度が高い？
- Pointer Network + Policy GradientやAttention RLが、ジョブスケジューリングのような「順列最適化」には特に強いです。
- 問題サイズが大きくなるほど、GNN + RLやTransformer + RLが有効です。
具体的な実装例
まとめ
ジョブスケジューリング問題を強化学習で高精度に解くには、
「Pointer Network+Policy Gradient」「Attention Mechanism+RL」「GNN+RL」などの先進的手法が最適です。
特にPointer Network + Policy Gradientは、
小規模から中規模の順列最適化問題で高い精度を発揮します。