Analysis of Reinforcement Learning Effect in Solving Scheduling Problems
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Alanya Alaaddin Keykubat University
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Reinforcement learning is actively used to find solutions to many real life problems in today's world and is shown among the promising methods in the industry. This study investigated the effect of reinforcement learning, which is a sub-branch of machine learning, in solving job scheduling problems. In this context, first of all, situation definition, action selection and learning algorithms in reinforcement learning are explained. Then, the classification of the job scheduling problem is given. In the literature, 50 articles published in the last twenty years, in which the reinforcement learning method is used in job scheduling, are included. The effects of the studies in the literature on the solution of scheduling problems were evaluated. In the last section, the strengths and weaknesses of reinforcement learning compared to other solution methods are included and evaluations for future research are made. .
Pekiştirmeli öğrenme, günümüz dünyasında birçok gerçek hayat problemine çözüm bulmada aktif bir şekilde kullanılmakta ve endüstri içerisinde de umut verici yöntemler arasında gösterilmektedir. Bu çalışmada, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan pekiştirmeli öğrenmenin iş çizelgeleme problemlerinin çözümündeki etkisi araştırılmıştır. Bu kapsamda, öncelikle pekiştirmeli öğrenmede durum tanımı, eylem seçimi ve öğrenme algoritmaları açıklanmıştır. Ardından, iş çizelgeleme probleminin sınıflandırmasına yer verilmiştir. Literatürde yer alan iş çizelgelemede, pekiştirmeli öğrenme yönteminin kullanıldığı, son yirmi yılda yayımlanan, 50 makale çalışmasına yer verilmiştir. Literatürde yer alan çalışmaların çizelgeleme problemlerinin çözümü üzerinde gösterdiği etki değerlendirilmiştir. Son bölümde pekiştirmeli öğrenmenin diğer çözüm yöntemlerine kıyasla güçlü ve zayıf yönlerine yer verilmiş ayrıca gelecekte yapılacak araştırmalara yönelik değerlendirmelerde bulunulmuştur.
Pekiştirmeli öğrenme, günümüz dünyasında birçok gerçek hayat problemine çözüm bulmada aktif bir şekilde kullanılmakta ve endüstri içerisinde de umut verici yöntemler arasında gösterilmektedir. Bu çalışmada, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan pekiştirmeli öğrenmenin iş çizelgeleme problemlerinin çözümündeki etkisi araştırılmıştır. Bu kapsamda, öncelikle pekiştirmeli öğrenmede durum tanımı, eylem seçimi ve öğrenme algoritmaları açıklanmıştır. Ardından, iş çizelgeleme probleminin sınıflandırmasına yer verilmiştir. Literatürde yer alan iş çizelgelemede, pekiştirmeli öğrenme yönteminin kullanıldığı, son yirmi yılda yayımlanan, 50 makale çalışmasına yer verilmiştir. Literatürde yer alan çalışmaların çizelgeleme problemlerinin çözümü üzerinde gösterdiği etki değerlendirilmiştir. Son bölümde pekiştirmeli öğrenmenin diğer çözüm yöntemlerine kıyasla güçlü ve zayıf yönlerine yer verilmiş ayrıca gelecekte yapılacak araştırmalara yönelik değerlendirmelerde bulunulmuştur.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Industrial Engineering, Endüstri Mühendisliği
Kaynak
ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
2
