关于Maven的用法，大家可以去看一下相关的文章，其实也不复杂的，就是有一些公共的库帮你管理好了这些你用到的包，你只需要在你的项目里配置好你需要使用的包，剩下的就是Maven自己把需要的包括下载到你本地...所以我们就从它的说明文档里最简单的一个示例Cloud Banacing开始。...关于这个示例的说明，在上一篇文章里，我们把它的所有示例程序跑起来的时候，重点讲解过它，这里就概述一下，让大家对这个示例有个大概的了解。...5.试运行 我们先试一下，看看我们的导入的源代码是否都已经正确，所需的依赖包是否都已经完成下载并更新。找到整个示例的入口类 - OptaPlannerExamplesApp.java....在关于这些基本对象的文章中，将会有详细的说明.在这一步主要是创建一个Solver对象出来，这个对象是指Optaplanner引擎将会使用什么算法,以什么参数，引用哪些规则对Planning Problem
关于Maven的用法，大家可以去看一下相关的文章，其实也不复杂的，就是有一些公共的库帮你管理好了这些你用到的包，你只需要在你的项目里配置好你需要使用的包，剩下的就是Maven自己把需要的包括下载到你本地...所以我们就从它的说明文档里最简单的一个示例Cloud Banacing开始。...关于这个示例的说明，在上一篇文章里，我们把它的所有示例程序跑起来的时候，重点讲解过它，这里就概述一下，让大家对这个示例有个大概的了解。...---- 5.试运行 我们先试一下，看看我们的导入的源代码是否都已经正确，所需的依赖包是否都已经完成下载并更新。...在关于这些基本对象的文章中，将会有详细的说明.在这一步主要是创建一个Solver对象出来，这个对象是指Optaplanner引擎将会使用什么算法,以什么参数，引用哪些规则对Planning Problem
OptaPlanner的优点不仅仅是提供详细丰富的文档 ，还为各种应用场景提供丰富的示例，它的文档里都是以几个简单经典的例子来说名各种功能特征和深层次概念的，例如Solver, Phase及Move等，...解压： 下载回来的压缩包“optaplanner-distribution-7.6.0.Final.zip”包含了Optaplanner的源码、各种包（引擎自己的核心包及其依赖包）、说明文件和示例及其源码...不过中间有点小插曲，我使用7.6.0的示例运行的时候，它报了一个slf4j找不到的异常，应该是一个日志组件缺少了，我要看看它这个版本的更新记录，看是否有相关的提示，否则我得联系一下他们项目组的人才行。...先说明一下这个示例，这个示例是模拟在云端进行进程管理（或称进程调度，或称任务调度吧），也就是进程分配到不同的计算资源（也就是计算机）的方案，演示Optaplanner规划引擎是如何在保证每个进程都满足运行要求的情况下...示例中有两个主要实体概念 - 进程(Process，下面跟着官方文档称Process吧, 可以理解为我们的程序，或任务)和Computer(也就是我们理解的计算机、服务器了)。
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。...关于OptraPlanner的约束详细用法，可以参考官方资料： https://docs.optaplanner.org/7.41.0.Final/optaplanner-docs/html_single...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。...大家可以回想，或从官方示例中看一下CloudBalance的其中一个最基本约束 - 每台计算机所分得的CPU需求，不可超过该计算机的可用CPU能力。...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。
关于OptaPlanner的Real-time planning 先看看正常情况下，我们对OptaPlanner的应用场景。...另外一个要求是实时性，如果按常规的规划步骤，对于实时性有要求，或响应速度较高的场景，例如：车间作业的实时调度系统，可能每隔离10分钟就需要刷新一次计划，此时实时规则的作用就反映出来了。...-> 规则(重复上述步骤)，如下图： 原来OptaPlanner还有这种神操作，那么它的作用将进一步大增了，幻想一下大家看科幻或战争电影时，那里的指挥中心必然有一个大屏幕，上面显示了实时的战况或各方资源的部署情况...回想起OptaPlanner的开发说明书里，关于Planning过程中，每个新的solution都是一个clone的情况，我坚信我的程序是遇到Race condition了，一定是我的程序考虑不周导致资源竞争...其实在这两天时间时，我并不仅仅是检查我自己的代码是否出现资源竞争问题，我还Debug进了OptaPlanner的源代码里(7.8.0.Final版),并找到了异常的具体来源。
OptaPlanner 7.9.0.Final之前，启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候，只能单线程进行的。...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。...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。...关于并行计算功能的更新信息如下： New and noteworthy: Engine 7.9.0.Final Multithreaded incremental solving OptaPlanner... 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。
在此以后，老农将会按照OptaPlanner官方的用户手册的结构，按章节地对其进行翻译，并成型一系列的操作说明文章。...在文章中，为了降低对原文的理解难度，有些地方我不会直接按原文档的字面翻译，而是有可能加入一些我自己的理解，或添一些解释性的内容。...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。...在OptaPlanner中，分数约束是通过面向对象语文编写的，例如Java代码或通过Drools脚本实现的rules. 这些代码相当容易编写，灵活且易于扩展。...1.2.3 规划问题存在巨大的搜索空间 一个规划问题存在非常多的解，这些解可以分为以下数种： 可能解：规划问题的任意一个解都称作可能解，无论这个解是否违反了约束，或违反了多少约束。
因为工作和其它原因，很长一段时间没有出新的、关于OptaPlanner的文章了，但工余时间并没有停止对该引擎的学习。...而在作为OptaPlanner直接使用者的我们而言，第7版的所有子版本中，目前本人认为最大最有意义的更新有2个。...不同的实现方法视实际需要而定。 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？...关于SolverManager接口的详细介绍见以下使用说明： https://docs.optaplanner.org/7.33.0.Final/optaplanner-docs/html_single.../index.html#solverManagerdocs.optaplanner.org 原创不易，如果觉得文章对你有帮助，欢迎点赞、评论。
关于批量规划的实现，在OptaPlanner刚推出SolverManager可实现批量规划时，本人曾写过一篇简介文章：OptaPlanner 7.32.0.Final版本彩蛋 - SolverManager...这是一个相当实在的问题，希望OptaPlanner以后的版本可以支持。以下是OptaPlanner团队关于该问题的答复。...之前本专栏有一篇关于两个相邻计划之间衔接的文章，提出了一些方案可参考：相邻两个生产计划之间的衔接问题 实时规划需求的来源 常言道 - “计划永远不如变化快”，要实现前后两个周期性计划的接续...Cplex, Gorubi, OR-Tools等求解器是否支持实时规划，本人并未深入研究过，暂不好下定论。而OptaPlanner已提供了完整的内置功能，专门用于实时规划情况。...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
开篇 在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner的文章里（OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)），老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握的一些基本概念，这些概念有助于后面的内容的理解...“合理地” - 表示非确定性的条件，也就是定量的，可以是非常合理，60%的合理，或完全合理，也就是说是否合理，还是有议论空间的，并没有一个完全固定的标准。 下面将对上述两项进行更深入的讨论。...而关于一个产品存在一条完整且复杂的工序路线，从而产生多个生产任务的情况，我将在以后的文章中，关于OptaPlanner的更高级的应用中，将会有相关的详细讲解。...这个在关于NPC或NP-Hard问题的文章中已有介绍，这里不再重复。 面对这类NP问题时，人类是如何解决的呢。...其实我们还是缺了一块，那就是OptaPlanner的配置，因为需要创建OptaPlanner的引擎对象进行规划的时候，是有一大堆参数需要指定给引擎的。
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。...以后的文章里，会提到OptaPlanner里有一个明确的概念 - Feasable Solution(可行方案，或称可行解)，就是表示这个方案是完全符合硬约束的。...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....这一篇我们先讲解一下原理，打一下基础，下一篇将用一个任务与机台的例子来说明一下这些原理在OptaPlanner中是如何体现的。 -- END -- 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
，通过Java代码自己来计分，但这个难度就大得多。...好了，关于它的名称就不花费太多的口水去深究，我们看看官方是怎么定义OptaPlanner的。"OptaPlanner is a constraint solver....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...规划问题其实是NP问题或NP-Hard问题 其实在《OptaPlanner - 入门介绍》中已经有讲解过关于NP或NP-Hard（那讲到NPC问题），大家可以去参考一下那篇文章。...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。
，通过Java代码自己来计分，但这个难度就大得多。...好了，关于它的名称就不花费太多的口水去深究，我们看看官方是怎么定义Optaplanner的。"OptaPlanner is a constraint solver....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...规划问题其实是NP问题或NP-Hard问题 其实在《Optaplanner - 入门介绍》中已经有讲解过关于NP或NP-Hard（那讲到NPC问题），大家可以去参考一下那篇文章。...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。
关于生产计划排程的种类及其特性 释义：文中提到的资源，是指需要完成一个生产作业（或称任务，生产任务）所需的生产条件，例如机台、原料等，称为广义资源。...任务死循环的检测经验 因为生产计划的复杂性，造成工序任务链与机台任务链之间存在异常复杂的制约，需要对Optaplanner产生的可能方案进行合法性判断，识别任务的开始时间推导过程中，是否存在死循环的可能...因为当一个可能方案中任务的时空关系一旦确定之后，所有的任务即构成了一个有向图(directed graph),那么我检查这个有向图是否存在环即可。...目前这个功能已经相当稳定，再她不会时不时出现意想不到的情况了。关于有向图的环检测算法，网上有很多，大家自己找或者自己研究都能弄出来，就不在本文深究了。...关于Selection FIlter的用法，大家可以先从Optaplanner的开发手册中查看，我将会专门撰写Selection Filter相关的文章 对其进行说明。
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。
上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能。本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解。...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。...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...public void save(TimeTable timeTable) {...} } 原创不易，如果觉得文章对你有帮助，欢迎点赞、评论。文章有疏漏之处，欢迎批评指正。
进行对象值比较不应该使用==，而应该使用对象对应的equals方法。看一个能说明问题的例子。...从类中导入所有静态成员对可读性尤其有害，如果您只需要一个或两个成员，请单独导入它们。使用适当的，静态导入可以使您的程序更具可读性，通过删除重复的类名称，来减少样板代码。...start()方法可以从同一实例重复调用，以利用相同的或相关的属性创建新的子进程。...支持枚举: 可以确定一个类是否是一个枚举，以及一个字段是否代表一个枚举常量。 支持可变参数: 可以确定一个方法或构造方法是否是可变参数方法。...监控和管理: Java5为Java平台的监视和管理提供了显着的增强。 … 参考文档: Java5的新特性 Oracle Java文档
Java各个版本的生命周期 注 意 文末有：7701页互联网大厂面试题 据Oralce官博透露，虽然6个月版本的使用人数在增长，但大部分组织及企业更倾向于把LTS版本用在生产环境中，从而得到更加稳定可靠的服务...这一点从Snyk发布的2021 Java社区报告中也可以得到证实，虽然有61.5%的人在生产中使用Java 11，但仍有一半的Java 11用户（目前使用最多的版本）在他们的生产堆栈中使用Java 8。...Java 17 到底有多快？ 看到如此诚意满满的更新，开发者到底要不要升级呢？尽管只需切换JDK即可体验Java 17。对此，OptaPlanner网站做了一项基准测试：Java到底有多快？...这是否意味着 Java 17 比 Java 15 慢？...答案是否定的，Java 17 依然比 Java 15 快，因为之前的那些基准测试是在不同的代码库上运行的（OptaPlanner 7.44 而不是 8.10）。不要拿橙子与苹果作比较，不具有可比性。
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。...如果有一台机器的健康值降到0，那就表示这台机器崩溃了。 此时，那些受损的机器在它们崩溃之前安排维修，这就是OptaPlanner用武之地了。...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。...了解更多关于OptaPlanner在VRP问题的优化，或看一下Jiri(OptaPlanner项目另一位成员)在VRP问题的最新Demo，演示视频：https://youtu.be/ylPEIf7Mc2M
因为英语及中文表达习惯的差异，以该博文发表示Optaplanner官网，其描述的问题及概念具有一定的上下文关联性；因此，为了对还不太熟悉Optaplanner的同学更容易理解，令文章更符合中文母语读者的阅读习惯...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！ ...人工智能的正确应用 神经网络并不是一种普适的人工智能算法, 也不是一种约束求解器或生产规则系统。就此而言，每一类算法，只能解决人工智能领域中的一些部分问题。...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...，约束求解算法却无法解决臭名昭著的关于热狗的图像识别问题。
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