基于ProblemFactCollectionProperty的规划变量动态个数
基于ProblemFactCollectionProperty的规划变量动态个数
提问于 2021-10-11 16:48:18
问题:卡车分配有限的数量交付给客户。
这辆卡车必须分配给顾客。由于卡车数量有限，卡车需要返回重新装载，以交付给下一个客户。
在仓库卸货，在顾客/少数顾客处卸货，回到仓库。
问题的事实是可以得到的卡车和客户的交付。我们需要动态地找出有多少次可以从卡车旅行-基于少数的时间相关的条件(如卡车可用时间，司机小时等)。
我可以考虑的解决方案:根据业务理解预先计算卡车的最大出行次数--将此作为计划变量。提供违反时间限制的硬分数，所以当卡车超过可用的卡车/行程时间时，很少的行程没有分配。
需要帮助:对于每一个解决的例子，我们有一个固定数量的规划变量，然后规划。即使在链式规划变量(如TSP、VRP)中，我们也预先有固定数量的卡车。
任何帮助都是非常感谢的。如果没有直接的解决办法，我想出的办法是最好的办法吗？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-10-12 07:46:47
目前确实建议采取这一解决办法：
- 在anchorValueRange中提供了足够的卡车，以确保能够找到可行的解决方案。定义这个数字可能很棘手:通常是平均使用量的两倍。例如，如果您有300次访问，并且平均每辆卡车访问100次，请给它6辆卡车，因为您从未期望它使用超过6辆卡车(而且可能会少得多)。如果卡车有技能或亲和力，这就会变得更加复杂。--
HardMediumSoftScore.
- 添加一个额外的分数级别:如果你在HardSoftScore上，切换到HardSoftScore
- 对使用的卡车数量增加了一个中等限制。这比硬约束(容量等)更软，比软约束(距离等)更硬。
(另一种方法是动态地向值范围添加/移除值，目前仅在OptaPlanner的体系结构中理论上是可行的(不要使用addProblemFactChanges！)这听起来可能是一个完美的解决方案，但是有许多子系统从固定的值范围中获利，因此这种方法会有很大的权衡。)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69529819
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