Generated Job Shop Scheduling Instances

该数据集是根据Taillard的方法生成的，用于训练和测试所提出的深度强化学习模型。它包含了从小到大不同规模的实例（6x6、10x10、15x15、20x20、30x20、50x20、100x20），展现了提出方法在作业车间调度问题（Jssp）上的强大泛化能力。

This dataset was generated using Taillard's method, and is intended for training and testing the proposed deep reinforcement learning model. It includes instances of varying scales ranging from small to large (6×6, 10×10, 15×15, 20×20, 30×20, 50×20, 100×20), demonstrating the strong generalization capability of the proposed approach on the Job Shop Scheduling Problem (JSSP).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是用于作业车间调度问题的生成实例集合，与深度学习强化学习算法'Learning to Dispatch'（L2D）相关，作为NeurIPS 2020论文的官方实现的一部分。它包含通过代码生成的调度实例，用于训练和测试强化学习模型，但详情页面未提供具体的数据规模或格式细节。