MMMay, 2022

面向作业车间调度的问题分解和多次 ASP 求解

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TL;DR本文提出了一种基于多次回答集规划求解的问题分解方法，将 Job-shop 调度问题分解成时间窗口，并通过窗口内的操作实现优化，以便更好地管理复杂调度任务并在部分运行时可靠地找到高质量或甚至最优解决方案。
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发现论文，激发创造
  • 柔性车间调度问题的两阶段学习

    本文提出了一个基于深度学习的两阶段学习框架 2SLFJSP 来解决制造和服务领域中非常重要的组合优化问题 —— 柔性作业车间调度问题（FJSP），该框架能够在毫秒级时间内生成高质量的解决方案，优于文献中最新的强化学习方法和其他常用的启发式方法。

    Jan, 2023

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    该论文利用 Answer-Set Programming 解决具有序列依赖设置时间和发布日期的并行机器工业调度问题，并采用多次求解算法来提高解决效率和可靠性。

    Dec, 2022

  • 残余调度：解决工作车间调度问题的新强化学习方法

    本论文提出了一种名为 “残余调度” 的新方法，用于解决作业车间调度问题和灵活作业车间调度问题。实验证明，该方法在大多数著名的开放式作业车间调度问题和灵活作业车间调度问题基准测试中达到了最先进的水平。此外，研究还观察到，尽管该模型是针对较小规模的调度问题进行训练的，但在大规模调度问题上仍然表现良好。有趣的是，在实验中，该方法甚至在 20 台机器上有 150 个以上作业的 50 个作业车间调度实例中，有 49 个实例达到了零间隔。

    Sep, 2023

  • 基于答案集规划的求解器调度

    本研究提出了一种使用 Answer Set Programming 自动确定精细的、非均匀且有序的求解器调度方案的方法，并且可以定制化地生成并行调度方案。

    Jan, 2014

  • 基于启发式分解的答案集计算优化

    该研究提出了一种新的优化方法，基于树分解技术和启发式算法，可以将一个输入的逻辑程序转化为一个等价的程序以提高 ASP 系统的求解效率，并在实验中验证了其有效性。

    Dec, 2018

  • 基于混合 ASP 的半导体制造流程多目标调度（扩展版）

    本研究使用混合 Answer Set Programming 和差分逻辑对真实半导体制造过程进行调度，包括机器处理、设置、批处理和维护操作，并研究了面向多个优化目标的大规模调度的潜力。

    Jul, 2023

  • 自标记作业车间调度问题

    通过自我标注策略，我们提出了一种专门为组合问题设计的自监督训练策略，采样多个解并使用问题目标最佳解作为伪标签来训练生成模型，从而完全消除了优化信息需求，并在作业车间调度问题上证明了其有效性。

    Jan, 2024

  • 基于 ASP 的化疗治疗计划问题解决方案

    本篇论文研究了解决肿瘤科化疗治疗计划复杂的排班问题的方法，并基于意大利热那亚圣马丁诺医院提供的真实数据对基于 ASP 的解决方案进行了实验分析，结果显示该方法是有效的。

    Aug, 2021

  • 基于逻辑的 Benders 分解策略在答案集编程中用于慢性门诊排班

    本研究应用基于逻辑的 Benders 分解方法（LBBD）将其首次应用于解决 Answer Set Programming（ASP）中的优化问题，以提高 ASP 技术的实用性，并以医疗保健为案例研究，实验结果表明此方法的有效性。

    May, 2023

  • 一种多引擎的答案集编程方法

    本文提出了一种在现有 ASP 求解器基础之上通过应用机器学习方法，通过识别 ASP 程序的一组易于计算的句法特征，并对这些实例上的性能表现进行归纳学习算法选择策略，从而能够比第三届 ASP 竞赛的任何求解器都更有效地解决实例。

    Jun, 2013