Getting started

はじめに

Amplify Schedはスケジューリング問題の定式化をサポートするライブラリです。Amplify Schedで定式化されたスケジューリング問題はAmplify Scheduling Engineにてスケジュールの最適化を行うことができます。

スケジューリング問題

スケジューリング問題とは、複数のジョブ (Job) とそれらを処理する複数のマシン (Machine) のスケジュールを決定する問題です。 1つのジョブは、指定されたマシンで指定された時間、複数の処理 (Task) を実行し、すべてのタスクが完了するとジョブが完了します。

Job

複数の Task から構成されます。Job 内の各 Task には順序関係が定められており、その順序で処理を行う必要があります。また同時に複数の Task を行うことはできません。Job 内の Task の順番を Process 1, Process 2, …と呼びます。

Task

Task は Job と Process から一意に決まります。Task の変数として、処理開始時刻、処理終了時刻、処理を行う Machine があります。処理を行うことができる Machine ごとに、Task の処理時間を設定します。

Machine

Task を処理する機械です。複数の Task を同時に処理することはできません。

スケジューリング問題の評価尺度

Makespan

すべての Job の最後の処理終了時間(メイクスパン)を最小にするスケジュールを探索します。

Amplify Schedによるスケジューリング問題の定式化

Amplify Schedで下記の問題の定式化を行います。

Job name	Process	Machine name	Processing Time
Job A	0	Machine X	10
Job A	1	Machine Y	20
Job A	2	Machine Z	15
Job B	0	Machine Y	10
Job B	1	Machine Z	20
Job B	2	Machine X	15
Job C	0	Machine Z	10
Job C	1	Machine X	20
Job C	2	Machine Y	15
Job D	0	Machine Z	10
Job D	1	Machine Y	20
Job D	2	Machine X	15

from amplify_sched import *

# define Model
model = Model()

# define Jobs
model.jobs.add("Job A")
model.jobs.add("Job B")
model.jobs.add("Job C")
model.jobs.add("Job D")

# define Machines
model.machines.add("Machine X")
model.machines.add("Machine Y")
model.machines.add("Machine Z")

# add Task to Jobs
model.jobs["Job A"].append(Task())
model.jobs["Job A"][0].processing_times["Machine X"] = 10
model.jobs["Job A"].append(Task())
model.jobs["Job A"][1].processing_times["Machine Y"] = 20
model.jobs["Job A"].append(Task())
model.jobs["Job A"][2].processing_times["Machine Z"] = 15

model.jobs["Job B"].append(Task())
model.jobs["Job B"][0].processing_times["Machine Y"] = 10
model.jobs["Job B"].append(Task())
model.jobs["Job B"][1].processing_times["Machine Z"] = 20
model.jobs["Job B"].append(Task())
model.jobs["Job B"][2].processing_times["Machine X"] = 15

model.jobs["Job C"].append(Task())
model.jobs["Job C"][0].processing_times["Machine Z"] = 10
model.jobs["Job C"].append(Task())
model.jobs["Job C"][1].processing_times["Machine X"] = 20
model.jobs["Job C"].append(Task())
model.jobs["Job C"][2].processing_times["Machine Y"] = 15

model.jobs["Job D"].append(Task())
model.jobs["Job D"][0].processing_times["Machine Z"] = 10
model.jobs["Job D"].append(Task())
model.jobs["Job D"][1].processing_times["Machine Y"] = 20
model.jobs["Job D"].append(Task())
model.jobs["Job D"][2].processing_times["Machine X"] = 15

# Enter your token for Amplify Scheduling Engine.
token = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
gantt = model.solve(token=token, timeout=1)

gantt.timeline()