Job Shop Scheduling Problem (JSSP)

该数据集采用了标准的作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）实例来评估所提出的方法。此外，该方法在JSSP上相较于先前的神经组合优化方法表现更为出色。这些评估是基于标准规模的问题实例进行的。

This dataset employs standard Job Shop Scheduling Problem (JSSP) instances to evaluate the proposed method. Additionally, the proposed method outperforms prior neural combinatorial optimization methods on JSSP. All these evaluations are conducted based on standard-sized problem instances.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是“Take a Step and Reconsider”方法的代码实现，专注于作业车间调度问题（JSSP）的神经组合优化。它包含用于数据生成和实验的Python脚本，支持通过序列解码方法改进调度解决方案，并提供了复现研究论文结果的详细指南。