2.2.6 定义约束并计算得分 *score(分数)*表示特定解决方案的质量，越高越好。OptaPlanner通过在可用时间寻找最高得分的解决方案的方式来寻找最优方案，它也可能是最佳方案。...硬约束与其他硬约束进行加权。 软约束也会与其他软约束进行加权。无论每种约束的权重如何，硬约束的权重总是超过软约束。...，这不能很好地扩展，因为它是非增量的：每次将一节课分配到不同的时间段或房间时，都需要重新评估所有课程以计算新分数。...sql查询，从每一个规划方案的规划实体数据集中查询出符合条件的数据予以评分 private Constraint roomConflict(ConstraintFactory constraintFactory...Joiners.lessThan(Lesson::getId)) // ...对于每一对满足以上关联条件的课程，都使用一个硬约束权重来进行处罚（负分）
在对问题进行数学建模，并使用求解器进行规划求解的过程中，硬约束将会作为约束条件出现，也即所建立的数学模型中的s.t.(subject to)部分。...通过权重的计算比例，来获得一个综合了各个目标的、新的单一目标，再对此新产生的单一目标求极值，所得的解决方案作为该问题的最优解决方案。 对问题进行优化，令其达到帕累托最优状态。...当引擎在优化运算时，会根据各个可能解决方案的实际的交期和成本属性，自行对比并选择较优的解决方案。但看似简单的设计逻辑，在实现起来却非常具挑战性，其难点在于如何分配这两个目标的权重。...这个就需要从业务上明确地甄别出各个目标之间的权重比例。并需要经过众多实际数据、多轮的规划进行反复验证，才能得到相对最佳的权重比例。...多目标规划问题，不仅对于专业的工程人员来说难以解决，对于普通用户来说，对于APS输出的解决方案的理解与分析，也存在相当大的挑战，从而令很多用户对APS难以接受，甚至而失去信心。
，并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念，功能，及使用方法进行讲解。...但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法，毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来，更不是要研究各种寻优算法；只是理解一些概念，用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。...无论是使用正方向评分还是反方向评分（或称负方向评分），在OptaPlanner里都是可以实现的，只不过按我们日常的逻辑，在定义方案时，通常我们只会根据业务定义出一些规则，方案是需要守这些规则，当一个方案出现有违反规则时...因为我们的现实世界里，"好"是可能无限好的，当问题足够复杂，数据量足够大，即问题规模够大时，描述一个方案如何个好法，其实很难是一个定数。...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。
人工智能的寒冬已经过去，这几年以来，人工智能技术的关注点又出现了增长。不仅仅是我们这些人工智能方面的极客，商界也因看到了其潜力，而进行了投资。...时至今日，神经网络算法已经可以进行人脸和声音识别，若与其它人工智能技术(例如：极小极大算法，译者注：一种博弈算法 )混合使用，这些程序甚至可以击败(象棋)世界冠军,听起来非常神奇。...或者那些计算和排序算法是可以被人类理解得到的，这些算法并不是一个黑盒，它可以相当容易地知道，计算机是如何把输入数据，一个指令接着一个指令地转化为输出结果。...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。...此外，尽管现有的一些算法已有40年历史了，但研究 人员仍在寻找并发现一些新的算法。 你觉得呢？约束求解器是不是人工智能的其中一个分支？
而求解器则提供了各种优化算法的软件，用于求解这类问题，也被称为规划引擎。 使用约束求解器实现求解，其中关键的步骤是问题进行建模。...因此，数学模型这一步，也是普通企业难以解决的一步。而OptaPlanner规划引擎正好为我们省去这一步，只需完成业务分析、归纳，建立业务模型，即可作为引擎的输入进行求解。...求解 求解过程就是规划引擎对输入的模型+数据，在约定的规则范围内，在有限的求解时间内，通过各类优化算法，寻找相对最优解的过程。无论是常见的商业求解器，还是开源求解器，该过程都比较类似。...那么从业务上识别出哪些是硬性约束，哪些是优化目标后，应该如何通过约束实现不同的规则与优化目标，则需要对OptaPlanner中的评分体系有一定的理解，否则会较容易超出OptaPlanner的一些设计限制...毕竟使用OptaPlanner我们面对的都是一些软件设计的问题，这对于有丰富经验的软件开发人员，并不是不可逾越的鸿沟。
Solution类和一个用于标识当前传入Problem的引用类型值，可以使用UUID或Long来标识不同的规划数据集。...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。...例如：在生产计划的场景中，规划程序在规划运算过程中，出现紧急插单需要即时处理，新插入的订单提交到规划服务后，规划程序会即时基于现有的规划结果，将新的订单纳入考虑后，输出一个新的结果。...以下用一个VRP示例讨论各个不同阶段出现新的访问节点，通过OptaPlanner的实时规划进行应对的情况。...无论是在运算过程还是待状态，当一个数据集有变更时，通过ProblemFactChanged接口(旧版本使用，新的版本将会整合到一个新的接口)接收变更，并触发引擎处理此变更。
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。...SolverFactory是线程安全的，但Solver不是。...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....测试约束 可使用ConstraintVerifier对每一种约束条件进行单元测试 import org.junit.jupiter.api.Test; import org.optaplanner.test.api.score.stream.ConstraintVerifier
规划服务的常见场景与异步服务 OptaPlanner的核心是一个运筹优化求解器，可以对各领域的规划问题（NPC, NP-Hard问题）进行规划求解，寻找出问题的近似最优解。...这类部署问题并非OptaPlanner求解器自身的功能焦点。因此，对于我们软件开发、工程人员而言，还需要设计好相应的架构系统，才能实现规划程序与现有信息系统之间良好数据交互。...通常情况下规划运算需要使用大量的运算资源，也即CPU运算能力。我们会把基于OptaPlanner的规划程序部署成独立的规划服务，以接口方式与外界系统进行数据通讯。...SolverManager特性解决异步问题 对于上述场景，OptaPlanner是否可提供Out-Of-The-Box的解决方案呢？...SolverManager 对一个问题进行求解时，与Solver对象的solve方法有以下区别： 异步执行，当solve方法被调用后，方法会马上返回，而不待引擎运行结果。
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。...我们面临的一个挑战是需要设计一种分布式算法，可以扩展到这些海量的数据集，以及如何克服由于数据的某些属性(如ttem的倾斜度分布，或隐式的参与信号而不是评分)而引起的问题。...正如我们将在下面讨论的，现有解决方案中的方法不能有效地处理我们的数据大小。简而言之，我们需要一个新的解决方案。...Standard approach and problems 为了以一种分布式的方式有效地计算上述公式，我们首先研究了在设计上与Giraph相似的系统是如何做到这一点的(使用消息传递而不是map/reduce...这并没有在原来的公式中完全实现SGD:每个顶点都使用迭代开始时接收到的特征向量，而不是它们的最新版本。例如,：例如，假设item A对uesr B和uesr C进行评分。
通过上述约束的描述，可以得知，其中两个硬约束是可以避免的，但软约束是不可避免的，因为你处理任务必须启动机台，一旦启动任意机台，都会产生成本。因此，软约束的要求是尽量小，而不是不违反，不是0....而所谓的无解是指，无法在任何情况下找出一个绝对最优的解决方案（如果本例中的业务规则及数据量，用草稿纸都可以把所有情况列出来了，当然可以找出最优解,前提是你有足够耐性）.所以,人们想到的还是通过穷举的方法...而OptaPlanner其实跟我们一样，问题规模足够大的情况下，它也是不可能找出绝对最优方案的。但是它相对人类聪明之处在于，它集成了寻找最优方案的过程诸多专门的算法。...且在寻找最佳方案（应该是寻找更佳方案）的过程中，它集成了一堆已被证明卓有成效的数学寻优算法，例如在问题初始化阶段可以使用First Fit, First Fit Decreasing等算法，在寻优阶段使用禁忌搜索法...其实这样做是可行的，但我们更深入地思考一下，其实我们需要处理的是任务，而不是机台，也就是说，每个任务必须都被分配到一个机台中处理，而机台不一定。
车辆路线：利用已知的地图工具规划运输货物和/或乘客的车辆路线，这些路线可以经过多个目的地。 装箱问题：如何使用装箱、卡车、船舶和存储仓库装载物品，或者是云计算中如何跨计算机资源打包信息。...OptaPlanner可以帮助Java程序员有效地解决约束满足问题。它使用非常有效的得分计算，将优化启发式和元启发式算法结合在一起。...通过使用先进的优化算法，OptaPlanner 可以在合理的时间内为这类规划问题找到接近最优的解决方案。...在给定时间内找到的最高分的best solution（最优方案）。最优方案可能是可行的，如果时间充裕的话，它就是最佳方案。 与直觉相反，即使数据集很小，可能方案的数量也是巨大的（如果计算正确的话）。...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。
DeepMind专家表示，科学进步非常依赖分析新知识的能力，而FunSearch之所以成为强大的科学工具，就是因为它输出的程序不仅提出了解决方案，还揭示了解决方案是如何构建的。...FunSearch利用大模型的力量，通过一种「进化」的方法发展和保留最优秀的创意想法。 这些想法用计算机代码表达出来，可以自动运行和评分。 首先，用户以代码的形式对问题进行描述。...LLM在此基础上创造性地生成新程序，并自动对其进行评估。 评分最高的程序会被添加回现有程序池总，形成一个自我改进的循环。...并非从0开始，而是从有关问题的常识开始「进化」过程，让FunSearch专注于寻找最关键的想法，以实现新的发现。 此外，进化过程还使用一种策略来提高想法的多样性，以避免停滞不前。...这是因为，FunSearch并不是一个仅仅生成问题解决方案的「黑匣子」。 相反，它会生成描述「这些解决方案是如何实现」的程序。
更详细地说，我们使用包含样本对(xi, yi)的标记数据集来训练有条件的扩散模型，其中yi是图像xi的标签。训练是为了使用数据集估计条件评分函数，模拟x和y之间的对应关系。...在这种设置中，我们禁止与目标函数V进行交互，超出给定的数据集[125]。早期的现有工作利用GANs生成最优解[126]，但遭受训练不稳定和模式崩溃的问题。...大致来说，我们试图选择一个较大的a，以便生成的解决方案获得大奖励。然而，如果我们选择的a与给定数据集相比太大，则需要进行显著的外推以生成相应的解决方案，这可能导致质量下降。...因此，对a的适当选择在很大程度上取决于收集的数据集的覆盖范围。[128]提供了如何选择a以确保生成良好解决方案的理论指导，我们将在第6节介绍。...解决数据驱动的黑箱优化不同于传统优化，因为与目标函数的交互超出预先收集的数据集是被禁止的，减少了逐步寻找最优解的可能性。相反，人们的目标是从预先收集的数据集中提取相关信息并直接推荐解决方案。
关于规划问题，大家可以参考这个系统文章中的一篇入门介绍《OptaPlanner - 入门介绍》，里面讲到，规划问题其实就是数学上的NP问题或NPC问题，目前数据世界对于这种问题，是没有可用算法直接实现的...而OptaPlanner正是一个集成了这类算法，实现快速寻找相对最优方案的引擎。...约束（硬约束与软约束） 上而我们把业务规则定义为约束，其实目前针对排程方面的规划问题，主要是通过约束进行评分机制的寻优方法。...所以，如果对于所有规则问题，都是使用这些暴力枚举的办法，以现有世界上的计算机的算力，很多问题是没办法找到最优解的。 ...例如，如果上述所有实体，规划的变量和所有因素，展开后的数量是M，而一个解是对其中的N个变量进行规划，那么有多少个解呢？
关于规划问题，大家可以参考这个系统文章中的一篇入门介绍《Optaplanner - 入门介绍》，里面讲到，规划问题其实就是数学上的NP问题或NPC问题，目前数据世界对于这种问题，是没有可用算法直接实现的...而Optaplanner正是一个集成了这类算法，实现快速赶寻找相对最优方案的引擎。...约束（硬约束与软约束） 上而我们把业务规则定义为约束，其实目前针对排程方面的规划问题，主要是通过约束进行评分机制的寻优方法。...所以，如果对于所有规则问题，都是使用这些暴力枚举的办法，以现有世界上的计算机的算力，很多问题是没办法找到最优解的。 ...例如，如果上述所有实体，规划的变量和所有因素，展开后的数量是M，而一个解是对其中的N个变量进行规划，那么有多少个解呢？
具体来说，优化轨迹概括了之前的策略和得分，并按得分进行排序。当将这些路径整合进元提示时，LLM能识别出高效策略的共性，从而在不需要明确指定如何修改策略的前提下，依据现有策略找到更优解。...下图是一个示例： 解决方案的迭代与更新 使用元提示作为输入，LLM继而生成新的解决方案。在这个过程中有两个关键的问题： 稳定性的挑战：在连续的优化过程中，不是所有的回复都会持续提供高分。...探索与应用的权衡：通过调整LLM的采样温度，确保在探索新策略与利用现有策略之间保持平衡。一个较低的采样温度可以鼓励LLM根据先前的策略进行微调，而较高的温度则鼓励LLM探索和尝试新的策略方向。...案例一：线性回归 在案例研究中，作者将这一方法应用于一维线性回归问题，探索了它如何帮助我们找到最好的线性系数来最好地描述一个数据集。...作者根据一个特定的任务创建了一个数据集，并将其分为训练和测试两部分。在优化过程中，使用训练集来计算训练精度作为目标值，而在优化结束后，我们会在测试集上计算测试精度。
对于金融机构而言，数据和分析 可以加快用于观察，定位，决定和打击欺诈行为的决策周期。由于最佳见解通常位于行业或数据集重叠的边缘，因此有必要提出有针对性的问题并从各种信息来源开发解决方案。...为了对每天数以百万计的欺诈风险交易进行评分，QuantumBlack构建了一个受监督的机器学习模型（图1）。...通过使用分析来组合每笔交易的价值和风险概率，该模型可以通过风险评分即时对交易进行排名。...共同努力，制定实用的解决方案 这些用例增强了金融机构利用分析来实施欺诈的真实解决方案的机会。（有关其他金融服务机构如何使用高级分析的观点，请参阅侧栏“机器学习和分析的行业应用程序。”）...制作 关于欺诈检测工作和新的高级分析功能，如何部署以及预期收益的故事。更重要的是，要弄清楚组织中的每个成员如何改变他或她在日常任务中部署这些功能的方式。使用内部渠道在整个组织内分享故事。
在本文我着重介绍一下，我在尝试使用OptaPlanner的Real-Time Planning功能时遇到的问题，最终确认问题出自OptaPlanner引擎自身, 并通过JIRA向OptaPlanner...这里提供一下最重要的三个代码块，对应的场景是，当一个新的任务(Task)需要被添加进引擎的Problem中参与规则时，应该如何添加，添加完成之后，如何获得规划的结果。...事实上，我们对新的计划刷新条件，并不是按固定的时间间隔来进行，而是以触发事件的方式对进行变更规划的。 ...并没有进入新的solution clone中，而导致处理程序无法识别新的Planning Entity, 就出错了。 ...现在办法有两个，一个是等OptaPlanner团队在JIRA上对我提交的issue进行处理，看是不是真的在OptaPlanner中存在这么一个Bug.
所以大数据的界定会随着技术的进步而变化，今天的大数据将不再是明天的大数据， 大数据的大不仅仅体现在容量上，还体现在多样性，速度计复杂度等方面 大数据中的大和数据都不是大数据中最重要的，重要的是如何来使用这些大数据...它拥有解决问题可能需要的全部变量，所以它会非常宽，但不会很深。 生产分析数据集刚好相反，它通常用于各种评分与模型部署，它只包含最终解决方案必须的特定数据，所以生产数据集不宽，但一定会很深。...这些工具的影响力在不断的提升 R是一个开源分析工具，近年来被越来越多的使用，R的一个优点的在软件中增加新算法的速度，它的一个缺点是其目前缺乏企业级的分析可扩展性 数据可视化的重点不是华丽的图形，而是如何对数据进行展示...，既可以亲自战斗，又可以管理团队 第四部分 整合：分析文化 促进分析创新 分析创新需要着眼于分析新的数据源，解决新的问题或者两者的结合，它不是对现有过程或方法的简单扩展 根据定义，创新性的想法具有风险，...，但是，你必须经常挑战你的思维定势以确定之前的限制，这样才能避免不必要的约束了自己 不要把目光集中在提升速度上，还要开始寻找以前不能使用而现在可以使用的新分析 为目标设定优先级为达成愿景所采用的战略和战术有非常大的影响
该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作。本系列也分三篇对博文进行翻译，以飨各位ORer, APSer和Planner...."注意，（这些是机器维修师）它演示了OptaPlanner是如何优化他们的行走时间，使他们可以花更多的时候在维修机械上。" "你打算就把这玩艺展示给7000多个商务客呀？"...程序运行的效果如下： RHSummit2019OptaPlanner2MechanicsDance.gif 现有10台机器（编号从A到J）运行过程中会出现磨损，并通过传感器检查发现磨损情况...（现场观众安装和我们的APP）在现场观众的帮忙下，我们通过获取他们手机上的加速感应器的数据，来模拟传感器。正所谓当事物变得越摇摇欲坠时，它就变更脆弱。...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。
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