오픈 쇼핑 스케줄링 게임

읽는 시간: 2 분
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📝 원문 정보

  • Title: Open shop scheduling games
  • ArXiv ID: 1907.12909
  • 발행일: 2019-07-31
  • 저자: Ata Atay, Pedro Calleja, Sergio Soteras

📝 초록 (Abstract)

이 논문은 단위 실행 시간을 갖는 오픈 샵 스케줄링 문제에 대해 완료 시간의 합을 최소화하기 위한 게임 이론적 접근 방법을 제시합니다. 초기 스케줄을 가정하고 각 작업(연산의 수로 구성)을 다른 플레이어에게 연결하면, 우리는 어떤 오픈 샵 스케줄링 문제와도 연관된 협동 TU-게임을 구성할 수 있습니다. 우리는 각 연합이 허용되는 작업들의 순서 변경을 통해 얻을 수 있는 최대 비용 절감액을 할당합니다. 코어 할당을 제공함으로써, 관련 게임들이 균형을 이루고 있음을 보여줍니다. 마지막으로, 우리는 연합의 허용 가능한 재배치 정의를 완화하여 균형이 얼마나 유지되는지를 연구합니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

This paper explores a game-theoretical approach to optimize the scheduling of operations in an open shop setting with unit execution times. The goal is to minimize the sum of completion times, making it particularly relevant for industries that require efficient task management and coordination among various processes. By treating each job as a player in a cooperative Total Utility (TU) game, researchers can analyze how these jobs interact and optimize their orderings to achieve cost savings.

The authors propose a framework where initial schedules are established, and then operations within each job are rearranged by coalitions of players (jobs). This allows for the identification of maximal cost savings through admissible rearrangements. The paper demonstrates that this approach results in balanced games, meaning there exists an allocation (core) where no coalition can benefit by deviating from the proposed schedule.

The significance of this work lies in its potential application to real-world problems involving complex scheduling and coordination challenges. Industries such as manufacturing or logistics could particularly benefit from these insights, leading to more efficient processes and cost reductions through optimized task management.

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

... 이 논문은 게임 이론을 이용해 오픈 샵 스케줄링 문제를 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 단위 실행 시간을 갖는 작업들을 최적의 순서로 배치하여 전체 완료 시간 합을 최소화하는 것이 목표입니다.

방법론 각 작업을 하나의 플레이어로 보고, 이들이 협력하여 비용 절감을 극대화할 수 있는 방법을 제시합니다. 이를 위해 TU-게임 모델을 적용하였습니다. 각 작업은 특정 플레이어에게 할당되어 있고, 그들 간에 협력하여 전체 비용을 줄이는 방식으로 스케줄링 문제를 해결합니다.

실험 초기 스케줄을 가정하고, 각 작업의 연산들을 허용되는 순서 변경을 통해 최적화하였습니다. 이를 통해 코어 할당이 가능하며, 모든 플레이어가 협력하여 비용 절감을 극대화할 수 있음을 보여주었습니다.

Reference

이 글은 ArXiv의 공개 자료를 바탕으로 AI가 자동 번역 및 요약한 내용입니다. 저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.

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