Dataset benchmark job shop scheduling problem|作业车间调度数据集|生产管理数据集

用于作业车间调度问题的基准数据集（最小化完工时间）。包含多种实例，每个实例都有详细的元数据描述，如作业数、机器数、最优解等。

A benchmark dataset for the job shop scheduling problem (minimizing completion time). It includes various instances, each with detailed metadata descriptions such as the number of jobs, the number of machines, the optimal solution, etc.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称：Dataset benchmark job shop scheduling problem

数据集描述

• 目的：提供作业车间调度问题的基准实例，旨在最小化完工时间（makespan）。

元数据结构

• 文件：instances.json
• 字段：
  • name：实例名称
  • jobs：作业数量
  • machines：机器数量
  • optimum：最佳完工时间或空值
  • bounds：当最佳值为空时，包含：
    • upper：完工时间上限
    • lower：完工时间下限
  • path：实例文件路径

数据集内容

• 实例数量及来源：
  • ABZ5-9：5个实例，来源Adams et al. [1]
  • FT06, FT10, FT20：3个实例，来源Fisher and Thompson [2]
  • LA01-40：40个实例，来源Lawrence [3]
  • ORB01-10：10个实例，来源Applegate and Cook [4]
  • SWV01-20：20个实例，来源Storer et al. [5]
  • yn1-4：4个实例，来源Yamada and Nakano [6]
  • ta01-80：80个实例，来源Taillard [7]

参考文献

1. Adams, J., Balas, E., & Zawack, D. (1988). The shifting bottleneck procedure for job shop scheduling. Management Science, 34(3), 391-401.
2. Muth, J.F., & Thompson, G.L. (1963). Industrial scheduling. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
3. Lawrence, S. (1984). Resource constrained project scheduling: an experimental investigation of heuristic scheduling techniques (Supplement). Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University.
4. Applegate, D., & Cook, W. (1991). A computational study of job-shop scheduling. ORSA Journal on Computer, 3(2), 149-156.
5. Storer, R.H., Wu, S.D., & Vaccari, R. (1992). New search spaces for sequencing problems with applications to job-shop scheduling. Management Science, 38(10), 1495-1509.
6. Yamada, T., & Nakano, R. (1992). A genetic algorithm applicable to large-scale job-shop problems. Proceedings of the Second international workshop on parallel problem solving from Nature (PPSN2), 281-290.
7. Taillard, E. (1993). Benchmarks for basic scheduling problems. European Journal of Operational Research, 64(2), 278-285.

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集针对作业车间调度问题，旨在最小化完工时间，其构建过程基于多个经典文献中的实例。数据集包含了来自不同研究者的实例，如Adams等人、Fisher和Thompson、Lawrence等，涵盖了从ABZ5-9、FT06、FT10、FT20到LA01-40、ORB01-10、SWV01-20、yn1-4以及ta01-80等多个系列。每个实例的元数据通过`instances.json`文件进行描述，包括实例名称、作业数量、机器数量、最优完工时间及其上下界等信息。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过`instances.json`文件获取每个实例的元数据，包括实例名称、作业数量、机器数量、最优完工时间及其上下界等信息。用户可以根据研究需求，选择特定的实例进行实验或算法验证。数据集中的实例文件路径通过`path`字段提供，用户可直接访问相关文件进行进一步分析。此外，数据集中的实例涵盖了多种经典调度问题，用户可通过对比不同实例的结果，评估算法的性能和鲁棒性。

背景与挑战

背景概述

作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是生产调度领域中的经典问题，旨在通过优化任务的执行顺序以最小化总完工时间（makespan）。该数据集汇集了多组经典的JSSP基准实例，涵盖了从20世纪60年代至90年代的多位研究者的贡献，包括Adams、Fisher、Lawrence、Applegate、Storer、Yamada和Taillard等。这些实例不仅为研究者提供了丰富的实验数据，还推动了调度算法的发展与优化。该数据集的创建时间跨越了多个年代，反映了JSSP研究的历史演变，并在工业调度、运筹学等领域产生了深远影响。

当前挑战

作业车间调度问题的核心挑战在于其NP难特性，随着任务和机器数量的增加，问题的复杂度呈指数级增长，导致精确求解变得极为困难。该数据集中的实例涵盖了不同规模和复杂度的场景，为研究者提供了验证算法性能的多样化测试环境。在构建过程中，研究者们面临了如何设计具有代表性的实例、如何确保实例的多样性与挑战性等难题。此外，部分实例的最优解尚未确定，这为后续研究提供了探索空间，同时也增加了算法评估的难度。

常用场景

经典使用场景

在制造业和物流领域，Job Shop Scheduling Problem（JSSP）是一个经典的生产调度问题，旨在最小化完成所有作业的总时间（makespan）。该数据集提供了多个基准实例，广泛用于测试和比较不同调度算法的性能。研究者通过这些实例，能够评估算法在处理复杂调度问题时的效率和鲁棒性。

解决学术问题

该数据集为解决Job Shop Scheduling Problem提供了标准化的测试平台，帮助研究者验证和优化调度算法。通过使用这些基准实例，研究者能够深入探讨调度问题的复杂性，提出更高效的解决方案，推动调度理论的发展。此外，数据集中的实例涵盖了不同规模和复杂度的问题，为算法的普适性研究提供了丰富的数据支持。

实际应用

在实际生产中，Job Shop Scheduling Problem的优化直接关系到生产效率和资源利用率。该数据集的应用场景包括制造业中的生产线调度、物流中的任务分配等。通过使用这些基准实例，企业能够优化生产流程，减少等待时间和资源浪费，从而提高整体运营效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在作业车间调度问题领域，数据集benchmark job shop scheduling problem为研究者提供了丰富的实例资源，涵盖了从经典到现代的各种调度场景。近年来，随着智能制造和工业4.0的快速发展，该数据集在优化算法、启发式方法和元启发式算法的研究中扮演了重要角色。特别是在深度学习和强化学习的结合应用上，研究者们利用该数据集验证了多种新型调度策略的有效性。此外，随着计算能力的提升，大规模调度问题的求解效率成为研究热点，该数据集中的大规模实例如ta01-80系列，为算法性能的评估提供了重要参考。这些研究不仅推动了调度理论的进步，也为实际工业生产中的调度优化提供了有力支持。