機械学習ベースのスケジューリング：パラダイムシフト

この論文は、スケジューリング問題の進化する状況を調査し、従来の最適化手法からデータ駆動型、機械学習中心のアプローチへの移行を強調しています。これは、動的な環境へのスケジューリングの適応の重要性の増大と、さまざまな業界における効率性と適応性を向上させる機械学習の可能性に対処しているため重要です。この論文は、さまざまなアプローチの比較レビューを提供し、研究者や実務家にとって貴重な洞察を提供します。

• •この論文は、機械学習ベースのスケジューリング手法の包括的なレビューを提供します。
• •ソルバー中心アプローチとデータ中心アプローチを比較します。
• •スケーラビリティ、信頼性、普遍性における課題と将来の方向性について議論します。
• •適応性、インテリジェント、信頼性の高いスケジューリングシステムに焦点を当てています。