Learning Memory-Enhanced Improvement Heuristics for Flexible Job Shop Scheduling

📄 arXiv: 2603.02846v1 📥 PDF

作者: Jiaqi Wang, Zhiguang Cao, Peng Zhao, Rui Cao, Yubin Xiao, Yuan Jiang, You Zhou

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-03-03

备注: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

💡 一句话要点

提出基于记忆增强改进搜索的MIStar框架，解决柔性作业车间调度问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 柔性作业车间调度 深度强化学习 异构图神经网络 改进搜索 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法多为构造式，难以达到最优解，而改进式方法在机器分配上存在状态表示、策略学习和搜索效率的挑战。
  2. 论文提出MIStar框架，利用异构析取图精确建模调度方案，并设计记忆增强异构图神经网络MHGNN，结合并行贪婪搜索提升决策能力。
  3. 实验结果表明，MIStar在合成数据和公共基准测试中，显著优于传统启发式方法和先进的深度强化学习构造式方法。

📝 摘要（中文）

工业4.0背景下智能制造的兴起带来了大规模定制和动态生产，对更先进和灵活的调度技术提出了需求。柔性作业车间调度问题(FJSP)因其复杂的约束和与实际生产场景的强一致性而备受关注。目前基于深度强化学习(DRL)的FJSP方法主要采用构造性方法，虽然有效，但往往无法达到(接近)最优解。相比之下，改进型方法迭代地探索初始解的邻域，在接近最优解方面更有效。然而，FJSP中灵活的机器分配对该框架的应用提出了重大挑战，包括准确的状态表示、有效的策略学习和高效的搜索策略。为了应对这些挑战，本文提出了一种具有异构图表示的记忆增强改进搜索框架--MIStar。它采用了一种新颖的异构析取图，显式地对机器上的操作序列进行建模，以准确地表示调度解决方案。此外，还设计了一种记忆增强异构图神经网络(MHGNN)用于特征提取，利用历史轨迹来增强策略网络的决策能力。最后，采用并行贪婪搜索策略来探索解空间，从而以更少的迭代次数实现卓越的解决方案。在合成数据和公共基准上的大量实验表明，MIStar明显优于传统的手工改进启发式方法和最先进的基于DRL的构造性方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决柔性作业车间调度问题（FJSP），该问题涉及在具有不同机器处理能力的多个工件之间分配操作，目标是优化诸如完工时间之类的性能指标。现有基于深度强化学习的构造性方法虽然能够生成可行的调度方案，但往往难以达到或接近最优解。改进型方法通过迭代搜索邻域解来提升性能，但在FJSP中，灵活的机器分配使得状态表示、策略学习和搜索效率成为难题。

核心思路：论文的核心思路是结合改进型搜索框架的优势和深度强化学习的决策能力。通过设计一种能够准确表示调度方案的异构图结构，并利用记忆增强的图神经网络学习高效的搜索策略，从而在解空间中快速找到高质量的解。这种方法旨在克服传统改进型方法在复杂FJSP中的局限性，并超越现有深度强化学习构造性方法的性能。

技术框架：MIStar框架包含以下主要模块：1) 异构析取图表示：将调度方案表示为一个异构图，其中节点代表操作和机器，边代表操作之间的先后关系和机器分配关系。2) 记忆增强异构图神经网络（MHGNN）：用于提取图结构的特征，并利用历史轨迹信息增强策略网络的决策能力。3) 并行贪婪搜索：采用多个并行搜索线程，每个线程基于MHGNN的策略选择邻域解，并进行迭代改进。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 异构析取图表示：显式地建模了机器上的操作序列，能够更准确地表示调度方案的状态。2) 记忆增强异构图神经网络（MHGNN）：通过引入历史轨迹信息，增强了策略网络的决策能力，使其能够更好地利用过去的经验。3) 并行贪婪搜索：通过并行搜索多个邻域，提高了搜索效率，能够在有限的迭代次数内找到更好的解。

关键设计：MHGNN的网络结构包括多个图卷积层和注意力机制，用于学习节点和边的表示。记忆模块采用循环神经网络（RNN）或Transformer等结构，用于存储和检索历史轨迹信息。损失函数包括策略梯度损失和值函数损失，用于训练策略网络和值函数网络。并行搜索的线程数量和迭代次数是重要的超参数，需要根据具体问题进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MIStar在合成数据集和公共基准数据集上均取得了显著的性能提升。例如，在某些基准数据集上，MIStar的平均完工时间比最先进的深度强化学习方法降低了10%以上，并且在相同迭代次数下，优于传统的手工启发式方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能制造领域的生产调度优化，尤其适用于具有高度柔性的作业车间。通过优化调度方案，可以提高生产效率、降低生产成本、缩短交货时间，从而增强企业的竞争力。未来，该方法可以进一步扩展到其他复杂的调度问题，如资源约束项目调度、车辆路径问题等。

📄 摘要（原文）

The rise of smart manufacturing under Industry 4.0 introduces mass customization and dynamic production, demanding more advanced and flexible scheduling techniques. The flexible job-shop scheduling problem (FJSP) has attracted significant attention due to its complex constraints and strong alignment with real-world production scenarios. Current deep reinforcement learning (DRL)-based approaches to FJSP predominantly employ constructive methods. While effective, they often fall short of reaching (near-)optimal solutions. In contrast, improvement-based methods iteratively explore the neighborhood of initial solutions and are more effective in approaching optimality. However, the flexible machine allocation in FJSP poses significant challenges to the application of this framework, including accurate state representation, effective policy learning, and efficient search strategies. To address these challenges, this paper proposes a Memory-enhanced Improvement Search framework with heterogeneous graph representation--MIStar. It employs a novel heterogeneous disjunctive graph that explicitly models the operation sequences on machines to accurately represent scheduling solutions. Moreover, a memoryenhanced heterogeneous graph neural network (MHGNN) is designed for feature extraction, leveraging historical trajectories to enhance the decision-making capability of the policy network. Finally, a parallel greedy search strategy is adopted to explore the solution space, enabling superior solutions with fewer iterations. Extensive experiments on synthetic data and public benchmarks demonstrate that MIStar significantly outperforms both traditional handcrafted improvement heuristics and state-of-the-art DRL-based constructive methods.