[論文レビュー] Heuristic and Metaheuristic Methods for the Unrelated Machines Scheduling Problem: A Survey

Marko Ðurasević, Domagoj Jakobović|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2021

Scheduling and Optimization Algorithms参考文献 227被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、非同一並列マシンスケジューリング問題（UPMSP）に対するヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法の包括的サーベイを提供し、過去30年間の200件以上の研究を体系的に分類している。近年、特に10年前からヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法の応用が増加している傾向が明らかになった。主な問題変種、解決手法、および今後の研究方向性（特に多目的最適化とグリーンスケジューリングを含む）を概説している。

ABSTRACT

Today scheduling problems have an immense effect on various areas of human lives, be it from their application in manufacturing and production industry, transportation, or workforce allocation. The unrelated parallel machines scheduling problem (UPMSP), which is only one of the many different problem types that exist, found its application in many areas like production industries or distributed computing. Due to the complexity of the problem, heuristic and metaheuristic methods are gaining more attention for solving it. Although this problem variant did not receive much attention as other models, recent years saw the increase of research dealing with this problem. During that time, many different problem variants, solution methods, or other interesting research directions were considered. However, no study has until now tried to systematise the research in which heuristic methods are applied for the UPMSP. The goal of this study is to provide an extensive literature review on the application of heuristic and metaheuristic methods for solving the UPMSP. The research was systematised and classified into several categories to enable an easy overview of the different problem and solution variants. Additionally, current trends and possible future research directions are also shortly outlined.

研究の動機と目的

• ヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法が非同一並列マシンスケジューリング問題（UPMSP）に応用された研究について、体系的な文献レビューを提供すること。
• 問題変種と解決手法に基づいてUPMSPに関する研究を分類・整理し、アクセス性と全体像の向上を図ること。
• ヒューリスティックおよびメタヒューリスティックアプローチのUPMSPへの応用における現在の研究トレンドとギャップを特定すること。
• マシンの故障や先行順序制約といった現実世界の制約、および多目的最適化といった未開拓分野を強調すること。
• グリーンスケジューリングや複雑な制約統合といった、今後の研究を導くための新たな方向性を提示すること。

提案手法

• 過去30年間におけるUPMSPに向けたヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法の応用に関する200件以上の論文を対象とした体系的文献レビュー。
• 処理順序ルール、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリングなどの解決手法、およびセットアップ時間、複数目的などの問題変種に基づく研究の分類。
• 近年におけるメタヒューリスティクスが厳密法および近似法を上回る傾向が顕著であるなど、メソドロジー的トレンドの分析。
• マシンの資格、順序依存セットアップ時間、マシンの故障といった問題固有の制約の分類。
• 多目的最適化アプローチの分析、特に重み付き和法から真の多目的手法へのシフト。
• グリーンスケジューリングなどの新興トレンドの統合、環境影響とエネルギー消費をスケジューリングの目的に組み込むこと。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UPMSPを解くために最も一般的に使用されているヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法は何か。また、それらの応用は時間経過とともにどのように変化してきたか。
• RQ2 UPMSPのどの問題変種が最も頻繁に研究されており、どの問題がまだ未開拓のままであるか。
• RQ3 UPMSP研究における多目的最適化アプローチはどのように進化してきたか。現在の最先端状態は何か。
• RQ4 現実世界の制約（マシンの故障、先行順序、セットアップ時間など）は、最近のUPMSP研究においてどのような役割を果たしているか。
• RQ5 持続可能性およびグリーンマニュファクチャリングの文脈において、UPMSP分野における新たな研究方向性は何か。

主な発見

• ヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法に関するUPMSP研究の約70％が、過去10年間に発表された。これは関心の著しい増加を示している。
• この分野における約40％の研究が、過去5年間に発表された。これは、分野における強い成長傾向を裏付けている。
• 多目的最適化は、顕著な増加を示す重要なトレンドとなっており、重みなしの真の多目的アプローチに注目する研究が増加している。
• セットアップ時間制約は十分にカバーされているが、先行順序制約やマシンの故障といった制約はまだ未十分に研究されており、より特化したアルゴリズム設計が求められている。
• グリーンスケジューリング、特にエネルギーに配慮したスケジューリングは注目を集めつつあり、環境影響を最小限に抑えるための最適化スケジューリングへの注力が高まっている。
• 広範な研究にもかかわらず、動的擾乱や複数の相互依存する制約といった多くの現実世界の複雑性は、現在のUPMSPの文献においてまだ未開拓のままである。