A reinforcement learning approach for scheduling problems

El problema de secuenciacion de tareas es un problema clasico de la programacion de trabajos que puede presentarse en diferentes situaciones reales. La solucion de este problema consiste en encontrar una secuencia de tareas que emplee un tiempo minimo de procesamiento (makespan). El mismo esta incluido dentro de la gran variedad de problemas de planificacion de recursos, el cual como muchos otros en este campo, es de dificil solucion y esta clasificado tecnicamente como de solucion en un tiempo no polinomial (NP-hard). Este problema es tipico de la optimizacion combinatoria y se presenta en talleres con tecnologia de maquinado donde existen maquinas-herramientas convencionales y se fabrican diferentes tipos de piezas que pueden, en dependencia del escenario, presentar una misma ruta o no. Considerando lo anterior, en este trabajo se presenta una alternativa de solucion a problemas de secuenciacion, especificamente a problemas tipos Job Shop y Flow Shop utilizando el algoritmo Q-Learning del Aprendizaje Reforzado. Finalmente, se realiza un estudio experimental utilizando instancias de problemas que se encuentran disponibles en la libreria de investigacion de operaciones. Los resultados obtenidos son comparados con los resultados optimos reportados.