Transformer Flexible Job Shop Scheduling Problem
时间: 2025-06-27 09:00:57 浏览: 8
### 使用Transformer模型解决柔性作业车间调度问题(FJSSP)
#### 背景介绍
柔性作业车间调度问题(FJSSP)是一种复杂的组合优化问题,涉及多个机器和工序之间的协调安排。传统的求解方法通常依赖于启发式算法或元启发式算法,而近年来深度学习技术的发展为该领域提供了新的解决方案。
Transformer作为一种基于自注意力机制的神经网络架构,在自然语言处理等领域取得了显著成功。其核心优势在于能够捕捉序列数据中的全局依赖关系[^1]。这种特性使得Transformer可以被扩展到其他类型的顺序决策问题上,比如FJSSP。
#### Transformer在FJSSP中的应用原理
为了将Transformer应用于FJSSP,研究者们设计了一种端到端的学习框架来建模整个调度过程:
1. **输入表示**
将工件、操作以及可用资源的信息编码成向量形式作为输入。这些特征可能包括每道工序所需时间、优先级以及其他约束条件等属性。
2. **自注意力建模**
利用多头自注意力层捕获不同任务之间潜在的相关性和交互作用。通过这种方式,模型能够在宏观层面理解整体工作流,并做出更优的选择[^3]。
3. **策略输出**
输出部分采用指针网络(Pointer Network),它会根据当前状态动态调整下一步应该执行哪个动作或者分配给哪台设备完成特定加工环节的工作[^2]。
以下是简化版伪代码展示如何构建这样一个系统:
```python
import torch.nn as nn
class Scheduler(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads=8):
super(Scheduler, self).__init__()
# Embedding Layer
self.embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
# Multi-head Self Attention Mechanism
self.self_attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=hidden_dim, num_heads=num_heads)
# Pointer Network Head
self.pointer_network = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_dim, 1),
nn.Softmax(dim=-1)
)
def forward(self, x):
embedded_x = self.embedding(x) # Shape: [Batch Size, Sequence Length, Hidden Dim]
attended_output, _ = self.self_attention(embedded_x, embedded_x, embedded_x) # Apply attention mechanism
pointer_logits = self.pointer_network(attended_output).squeeze(-1) # Generate logits over positions
return pointer_logits # Return probability distribution across actions/operations
```
上述代码片段定义了一个简单的调度器类`Scheduler`,其中包含了嵌入层、多头自我关注模块以及指向型网络头部结构。此体系允许我们训练一个能自动决定最佳行动方案的人工智能代理。
#### 实验验证与效果评估
实验表明,当把预训练好的大型语言模型参数迁移到此类定制化场景下时,可以获得更好的泛化能力和更快收敛速度。与此同时,相较于传统遗传算法GA或者其他强化学习基线RL methods而言,这种方法不仅减少了调参难度还提升了最终结果的质量指标如最大完工时间和平均延迟率等方面的表现水平。
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