之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的...它是一个轻量级的，可嵌入的规划引擎，也就是说你可以在自己的程序中通过Jar包直接和相关的配置项来直接使用Optapalnner....所以，其实解决这个规划问题的过程，就是针对每一个规划实体，根据约束及每个规划实体的情况，来给它的规划变量设置适当的值，令到所有规划实体的所有规划变量的组合达到整体最优。...这时概括地重述一下，NP或NP-Hard问题是问题以下条件的： 对于一个给定的规划的结果（官网中称作solution, 即是解），很容易在合理的时间内对其进行验证是否可行。...所以规划问题存在一个搜索空间的问题，即有多少种可能的解，就表示搜索空间有多大。例如将3个任务分配到两个机台上，存在多少种可能？大家可以自己去算，其实就是排列组合问题。
1.1 什么是OptaPlanner 每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。...规划问题的每个解决方案都可以用得分评级。在 OptaPlanner 中，得分约束用面向对象的语言（例如Java代码）编写。这样的代码易于编写、灵活且可扩展。...1.2.3 规划问题存在巨大的搜索空间 规划问题有许多解决方案。 这些解决方案可划分为以下几类： 不考虑是否破坏任何约束的possible solution（可能方案）。...正如你在例子中看到的，大多数案例比已知宇宙中原子的数量（10^80）有更多的可能方案。由于没有找到最优解决方案的灵丹妙药，因此任何实现都必须评估一部分的可能方案。...使用 OptaPlanner，只需几行XML或代码来修改求解器的配置，即可轻松切换优化算法。
OptaPlanner是一个轻量的、可嵌入的，可以对规划问题进行优化的约束满足引擎，它可以解决案例有： 员工排班：为护士、维修工等人员制定上班时间表。...OptaPlanner可以帮助Java程序员有效地解决约束满足问题， 在OptaPlanner引擎中，对每个有效的约束分数计算中，组合了启发式和元启发式算法。...(负面)软件约束，若可避免，它不应该被违反。例如：教师都不太喜欢在周五下午上课。 也有些问题存在一些正面的约束： 正面分数在可能情况下应该实现。例如：教师B喜欢在周一上午上果。 ...正如你从示例中可以看到，大多数情况下，一个规划问题的可能解数量，对目前已知宇宙的原子数量还要多(10的80次方)。...在OptaPlanner里，很容易能过修改几行XML内容或Java code，来更改求解器的配置，从而切换不同的优化算法。 【未完，待续...】 原创不易，如果觉得文章对你有帮助，欢迎点赞、评论。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的...它是一个轻量级的，可嵌入的规划引擎，也就是说你可以在自己的程序中通过Jar包直接和相关的配置项来直接使用Optapalnner....所以，其实解决这个规划问题的过程，就是针对每一个规划实体，根据约束及每个规划实体的情况，来给它的规划变量设置适当的值，令到所有规划实体的所有规划变量的组合达到整体最优。...这时概括地重述一下，NP或NP-Hard问题是问题以下条件的： 对于一个给定的规划的结果（官网中称作solution, 即是解），很容易在合理的时间内对其进行验证是否可行。...所以规划问题存在一个搜索空间的问题，即有多少种可能的解，就表示搜索空间有多大。例如将3个任务分配到两个机台上，存在多少种可能？大家可以自己去算，其实就是排列组合问题。
：一来会令工作效率骤降；再就是人是有可能出错的，比较容易出问题的；甚至超出人的处理能力。...任务(产品) 对于需要加工的产品(工称工件)，我们把它抽象成任务，因为对于一个车间中的机台而言，以任务来识别它更贴切一些，在实际的业务建模中，一个产品不一定是一个任务，也有可能是一个产品的工序路线中的其中一个工序被定义为一个任务...本“项目”的业务场景、业务实体和业务规则，我们都已经构建完成，接下来就是如何在上述给定条件的基础上，构建一个快速可用的解决方案，用于解决任务的分配问题了。...用OptaPlanner解决任务分配问题 通过OptaPanner寻找更佳分配方案，需要建立相关的类和模型，英语还可以的同学，可以直接上去它的使用说明中查看Cloud Balance示例，是一个非常好的示例...我们现在这个示例也是参照它来设计的。 在开始设计之前，我们需要构思一下，我们的任务分配是如何实现的。
除了它的价格相对昂贵外，其实在某些条件下，还是存在一定使用上的劣势，下文详述。 开源求解器 开源求解器数量相对商用求解器更少，原因众多。优化核心的技术门槛，资源投入是主要因素。...此外，开源技术主要依靠开源社区，或某些公司资助的团队负责开发与维护，与IBM等巨头可投入的资金与资源是比，有天壤之别的。因此，这方面的开源产品不多，开源的成熟产品更是少之又少。...其一，必须掌握业务场景中的流程、规则和要求；必须识别出真实的规则，有哪些规则是同义且可合并的，有哪些规则是相冲的；并在此基础上作出最大可能的简化。...因此，在OptaPlanner求解过程的初始阶段，会有一个从业务模型到数学模型的转化过程，也就是把业务模型转化为规划核心程序可识别的数学模型，例如对于用Drools脚本表达的约束与优化目标（硬约束和软约束...但根据OptaPlanner项目的发展趋势力来看，未来将会摆脱对Drools的依赖。其实现在也可以完全摆脱Drools，而完全使用Java来实现规则与约束的表达。
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序...但在此之前，我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以，本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容，作为后续通过示例深入讲解的基础。...上面描述了硬约束、软约束和评分机制。那么如何将这两种约束与这种评分机制关联起来，令评分机制可以实现软、硬约束呢？大家可能已经想到，在OptaPlanner给出了软分数，硬分数的概念。...对于硬约束，除了上述讲到，当出现有可能确实需要使用不可行方案作为执行计划的情况外，在OptaPlanner进行规则的过程中，其实也起到非常大作用的。...OptaPlanner其利用途径有以下两点 1. 用分数来确定，一个方案是否可行，是优是劣； 2.
即按照一定的原则来对各个工序进行资源安排。例如：各种资源使用成本各不相同，在制定计划时，为了降低生产成本，应该在确保其它更高优先级的约束或硬性约束的前提下，尽量使用低成本的资源进行生产。...这时候关于工序的资源分配，会有相应的资源使用约束。但更重要的约束是：一个产品的多个工序的处理次序上，这个次序必然是根据产品的工序路线设定的资源来执行的，否则就违反了硬性约束。...我们称这种情况为“连锁反应”，解决好这种连锁反应，是解决排程的关键。 因为上述描述的连锁反应的情况出现，有可能令出现环状影响的情况。...那么在Optaplanner通过一个Move来产生一个可能的方案，并对这个方案中各个任务的开始时间进行推导时，就有可能组合出如图中的状态，从而出现死循环，因为一个产品的工序需要按工序路线任务链的次序执行...最终我的解决办法是：对Optaplanner在规划过程中产生的每个可能方案，都进行模型上的抽象与简化，去除一些不影响死循环判断的因素，把它归约成一个正正式式的有向图，并通过一些成熟的有向图环检测的算法对其进行判断
软约束 从业务的角度看来，软约束也是制约因素的一种，其目的是让生产计划存在一些可议价的、定量的因素，令到计划生成过程中，趋向我们意愿发展。也是说，相对硬约束而言，软约束是有“商量，议价”余地的。...某一因素在特定情况下需要确保不违反，则需要被定义为硬约束。但相同的因素，有可能在另外的条件下，可以作出一定程度的让步，甚至放弃；则可定义为软约束。...因此，硬约束与软约束在一定的环境条件下，存在互相转换的可能。而在我们对规划模型进行设计时，这种转则是性质上的改变。当一个因素作为硬约束存在时，它是反映在规划模型的限制条件中的。...且这些目标往往错综复杂，有可能存在两个方向相同的目标，也可能两个目标是相反的，即互相制衡的。总之，这些目标之间没有直接的可比性。 面对这种情况，在设计规划程序时会变得相当复杂。...Optaplanner在求解时，将会按上述逻辑，根据不同层次的约束分数的优先次序，来求得相对最优解。
有好些时间没有写过关于OptaPlanner的东西了，其实近半年来，OptaPlanner还是推出了不少有用、好用的新特性。包括本文讲到的以Stream接口实现评分编程。...对OptaPlanner有初步认识都清楚，我们使用OptaPlanner规划建模时，需要在模型中表达一系列约束，以描述各个业务实体的约束和规划的优化目标。...关于Java的Stream特性(Java1.8及以后的版本才出现）的使用方法，可自行通过其它网络资源学习，本文假设读者熟悉Java Stream的各种用法。...我们知道在OptaPlanner里，评分通常都是负数，表示惩罚一个行为，令引擎找出尽可能规避这种行为的方案。示例中使用了Java的Stream功能进行判断和过滤。...由此可能，OptaPlanner提供的Constraint Stream可以进行更复杂的条件判断，至于这种方法是否更好用，就取决于大家对Stream（类似C#中的Linq）的熟悉程度。
创建应用程序 创建SolverFactory 来为每个数据集构建Solver 加载数据集 使用Solver.solve()进行求解 输出数据集的解决方案 通常一个应用包含一个SolverFactory...来为每个要求解的问题数据集构建新的Solver实例。...OptaPlanner返回在可用终止时间内找到的最优方案。 由于NP困难问题的性质（9.2），最优方案可能不是最佳的，尤其是对于较大的数据集。 增加终止时间以可能找到更好的方案。 2.2.9.2....，验证约束是否正确的进行惩罚 Lesson firstLesson = new Lesson(1, "Subject1", "Teacher1", "Group1", TIMESLOT1...ConstraintVerifier在测试中忽略约束权重，即使这些约束权重是在ConstraintProvider中硬编码的。这样，约束权重的调整就不会破坏单元测试。
也就是说，当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中，细化到每个步骤(Caculation)，都只能排队在同一个线程中依次计算，不管你的问题是否存在并行计算的可能。...很显然这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下，是相当不利的。...此功能只需要在配置文档中指定对应的并行线程数（可指定数量，也可由系统自行决定线程数）,在规划运算过程中，每一个Step中的各个Move即有可能被分配于不同的线程进行计算。...我在我的项目中启用了此功能，试用过各种类型的项目，其性能的提升基本上在30% - 150%之间。对于运算量巨大的情况（约束多且复杂、问题规划大），确实能有不少的提升。 此功能在7.12.0.... 对于OptaPlanner有任何疑问，可以通过邮件将问题发到我邮件，我将及时处理。通过即时通讯工具，我确实没办法即时处理，导致无意忽略了不少信息。
OptaPlanner创办人Geoffrey De Smet及其团队，在Red Hat 技术峰会上主题会场上，演示了一个通过OptaPlanner实现实时规划与调度的示例。...当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"...程序中有2到3名机械师来修复这些受损的机器，与机械师们在机器之间穿梭，及在修复机器的同时，所有机器都在持续地降低健康值（现场观众正在持续拼命地晃动他们的手机）。...上述两个约束存在竞争的，它们各自会偏向输出以下不同的解决方案： image.png 这两种约束对完成时间的影响差别不太明显，即如何影响机械师一次修复所有有故障机器的所需时间。...因此，OptaPlanner规划出来的方案中，将会尽可能地避免让机器的损坏程度增大，或尽可能将机器处于损坏状态的时间减少。
OptaPlanner创办人Geoffrey De Smet及其团队，在Red Hat 技术峰会上主题会场上，演示了一个通过OptaPlanner实现实时规划与调度的示例。...当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"...程序中有2到3名机械师来修复这些受损的机器，与机械师们在机器之间穿梭，及在修复机器的同时，所有机器都在持续地降低健康值（现场观众正在持续拼命地晃动他们的手机）。...上述两个约束存在竞争的，它们各自会偏向输出以下不同的解决方案： 这两种约束对完成时间的影响差别不太明显，即如何影响机械师一次修复所有有故障机器的所需时间。...因此，OptaPlanner规划出来的方案中，将会尽可能地避免让机器的损坏程度增大，或尽可能将机器处于损坏状态的时间减少。
至于原因，可以参考我前面关于OptaPlanner入门文章中关于NPC, NP-Hard问题规模的说明。 因此，在一些规模大、时间要求不高的场景下，我们可以让引擎在空余时间自动运算。...SolverManager同时对多个问题进行求解时，对问题个数有何要求？它的求解行为是怎么样的呢？ SolverManager批量求解的行为 可同时求解多少个问题？...多线程并行运算，指的是引擎在求解一个问题时，会将不同的可能解的子集分成多个线程同时计算（主要是计算约束分数和执行启发式算法）。...例如需要做一些季度或年度的大型供应链计划，因规划实休数量较大，问题空间可能非常巨大，需要花费相当长的时间才能得行相对最优解，甚至只能是可行解。...基本用法 以下例子是OptaPlanner用户指南的例子，大家先作参考，目前还没有时间去研究SolverManager在示例程序中的代码，暂时也不知道官方示例中是否已经有SolverManager相关代码
因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义...// 将数据集提交到SolverManager之后，是否被即时执行规划运算，要视当前设置的并行线程数，及当前规划空间中正在运行的数据集数量有关。...image.png 实时规划 实时规划则与具体的规划业务关系更强。根据业务具体要求来决定是否需要实时规划。...实时规划的定义 在规划运算进行过程中，当被规划的对象(包括规划实体对象和问题事实对象)发生变化，引擎可实时地将这种变化纳入规划范围，并在当前规划结果的基础上快速输出变化后的新的解决方案。...在之前发布的一篇关于机械师调度的文章中，详细描述了实时规划的过程和应用场景:机械师实时调度示例(I) - OptaPlanner实时规划 关于实时规划在OptaPlanner 8.x之后
与此同时，除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外，还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎，这是Google旗下的一个开源求解器，接下来我会专门写一些关于Google...因为它们是以插件或软件功能形式提供的，在灵活性和扩展性方面限制还是比较大，但是因为不涉及软件开发的技能，普通用户都能很好地应用它们来解决一些现实业务中遇到的规则问题。...第二步：将问题填入Excel表并建立各变量之间的关系 完成规划求解组件加载后，下面就可以将数学模型的各个常量、变量和约束关系填入Excel单元格中；先将两种产品和三种资源对应的使用数量建立一张二维表，如下表...例如对于资源1，s.t.中的约束条件5x * 3y <= 280, 可参通过选择操作，添加以下关系: E2 <= D2，表示产品A所需资源量与产品B所需资源量之和，不能大于资源库存量。...而专业的IT人员，遇到的问题会比本文中的情况复杂得多，通过现成的软件功能很可能是无法解决，需要通过软件开发技术，结合规划引擎进行求解。大家可以参考我之前的Optaplanner系列文章 .
硬规则就是一些不能违反的规则，例如一个产品所使用的原料必然是指定范围内的，需要使用指定的机台进行生产，否则就不可能生产出来，或出来的必然是报废品。...例如：同样的产品，可以用两种机台生产，有一个机台的成本非常高，是用来生产专用产品的，普通产品在正常情况下是不会用那个机台生产的，如果普通产品放上去，必然亏本。...可是过两天老板会发现，其实有更好的方案可以更少地使用天价机台，甚至还有一个无需使用天价机台的方案，他会去把计划员、调度员们捉来杀掉拜旗吗？（只有码农才有这个待遇吗？）....除非他们把所有可能的情况都列举一次，在现实情况下，不要说他就这一个方案做到退休能不能穷举，就算全公司的人一起来列举计算，算到地球毁灭那一天，也不一定能找到。这个时候排程引擎就派上用场了。...这就对了，引擎的作用就是当可能情况无限大的时候，并不会无序地一个一个试，而是集成一些算法，有策略地找，虽然也不一定能找到，但在相同的时间内找到相对最优方案的机会，相对人来说，还是超N个数量级的。
其中添加了一些扩展性的意译，基本上能在脱离Optaplanner官网上下文情况下，一定程序上表达到Geoffrey的意思吧，有不正之处请大家多多指点。为谢！ ...数十年来，这类算法均存在精度过低的问题，但近期兴起的大数据，及对更好反向传播算法的发现，此情况出现了翻天覆地的变化。其中后者使用了多层神经网络，神经网络层越多，则相当于实现了一种深度学习。 ...因此，通过智能软件去解决业务问题，需要根据具体用例来选择合适的算法： 借用的原文图 但这（译者注：神经网络的模式识别局限性）并没有阻止学者们的尝试，有很多关于使用神经网络算法去解决车辆路线规划或雇员排班的研究...约束求解决器的求解又是怎样的一个动作过程呢？ ...无论是人类的规划师排出来的解决方案，还是特定算法得出来的解，其质量都具有巨大的不确定性。若给定一个足够大的数据集（译者注：问题数据集），是不可能找到一个绝对最优解的。
这意味着在使用这些术语时，明确说明其含义总是一个好的做法。 为了举例说明，我将使用超几何检验来演示是否存在两个变量之间的关联性，使用泰坦尼克号数据集。...基于约束的结构学习 一种不同但相当直观的构建 DAG 的方法是使用假设检验（如卡方检验统计量）来识别数据集中的独立性。 这种方法依赖于统计检验和条件假设，以学习模型中变量之间的独立性。...一般来说，贝叶斯网络的联合分布是每个节点在给定其父节点的条件下的条件概率的乘积: bnlearn 在结构学习方面的默认设置是使用hillclimbsearch方法和BIC评分。...如果 Rain 有更多的状态和/或更多的依赖关系，这个数字可能会更低。更多的数据是否是解决方案？也许是，也许不是。...我如何知道我的因果模型是正确的？ 如果仅使用数据来计算因果图，很难完全验证因果图的有效性和完整性。然而，有一些解决方案可以帮助增加对因果图的信任。
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