首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OptaPlanner:如何在不构造任何解决方案的情况下计算给定实体的分数

OptaPlanner是一个开源的约束求解器,用于解决排班、路径规划、资源分配等优化问题。它基于规则引擎和启发式算法,可以帮助开发者快速解决复杂的实际问题。

在不构造任何解决方案的情况下,计算给定实体的分数可以通过以下步骤实现:

  1. 定义问题域:首先,需要定义问题的约束和目标。这包括实体的属性、约束条件和目标函数。
  2. 创建评分规则:根据问题的特点和需求,创建评分规则来计算实体的分数。评分规则可以基于实体的属性和约束条件,通过一系列的规则和算法来计算分数。
  3. 配置求解器:配置OptaPlanner求解器,指定问题域和评分规则。可以设置求解器的参数,如搜索算法、时间限制等。
  4. 输入实体数据:将给定的实体数据输入到OptaPlanner求解器中。
  5. 运行求解器:运行OptaPlanner求解器,它将根据评分规则和约束条件,使用启发式算法进行搜索和优化,找到最优的解决方案。
  6. 获取分数:求解器完成后,可以通过访问解决方案中的实体对象,获取每个实体的分数。

OptaPlanner的优势在于其强大的求解能力和灵活的配置选项。它可以处理大规模的优化问题,并提供了多种搜索算法和启发式算法,以适应不同类型的问题。此外,OptaPlanner还提供了可视化工具和API,方便开发者进行问题建模和结果分析。

在腾讯云中,可以使用腾讯云容器服务(TKE)来部署和运行OptaPlanner。TKE是一种基于Kubernetes的容器管理服务,可以提供高可用性和弹性伸缩的运行环境。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云容器服务的信息:腾讯云容器服务

请注意,以上答案仅供参考,具体的实施步骤和推荐产品可能因实际需求和环境而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

JDK 17、16和11性能比较和分析

规划调度引擎 OptaPlanner 项目负责人对 JDK 17、JDK 16 和 JDK 11 性能基准测试进行了对比,看看 Java 17 性能提升是否值得我们去升级。...测试环境和流程 1、硬件:稳定机器,没有任何其他计算要求进程在运行。...,来自 OptaPlanner 8.10.0.Final中 optaplanner-examples模块 每次运行都使用 OptaPlanner 解决 11 个规划问题,例如员工排班、学校时间表和云优化...基准测试以 30 秒 JVM 预热开始。 解决规划问题涉及 IO(除了在启动期间加载输入几毫秒)。单个 CPU 完全饱和。它会不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。...基准测试会衡量每秒计算分数数量,分数越高代表性能越好。为提议规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。

1.4K10

OptaPlanner规划引擎工作原理及简单示例(2)

本“项目”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基础上,构建一个快速可用解决方案,用于解决任务分配问题了。...而所谓无解是指,无法在任何情况下找出一个绝对最优解决方案(如果本例中业务规则及数据量,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,人们想到还是通过穷举方法...而OptaPlanner其实跟我们一样,问题规模足够大情况下,它也是不可能找出绝对最优方案。但是它相对人类聪明之处在于,它集成了寻找最优方案过程诸多专门算法。...对了,那就是约束规则(2硬1软约束)如何在这些类关系中体现呢?其实上面这些类关系是没办法表达这些业务约束;如果需要表达这些约束,还需要创建一些用于计分数类,用于对每个约束违反情况进行记分。...意思是说,它帮我们找到方案评价是:没有违反任何硬约束(0hard), 软约束违反分数是700分(-700soft).

3.3K11

Java17 终于免费了,史上最快 JDK。

规划调度引擎 OptaPlanner 项目负责人对 JDK 17、JDK 16 和 JDK 11 性能基准测试进行了对比,看看 Java 17 性能提升是否值得我们去升级。...测试环境和流程 1、硬件 稳定机器,没有任何其他计算要求进程在运行。...,来自 OptaPlanner 8.10.0.Final中 optaplanner-examples模块 每次运行都使用 OptaPlanner 解决 11 个规划问题,例如员工排班、学校时间表和云优化...基准测试以 30 秒 JVM 预热开始。 解决规划问题涉及 IO(除了在启动期间加载输入几毫秒)。单个 CPU 完全饱和。它会不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。...基准测试会衡量每秒计算分数数量,分数越高代表性能越好。为提议规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。

1.9K20

OptaPlanner - 把example运行起来

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计算资源(也就是计算机)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, 可以理解为我们程序,或任务)和Computer(也就是我们理解计算机、服务器了)。...这个示例目标是:给出一些Process和一些Computer,Optaplanner规划引擎在对这些实体进行对比运算,将所有Process分配到指定一台Computer, 这个分配方案有两个要求:...软性要求:任何一台Computer一旦有任务分配进去,即表示该Computer被占用,需计算这台Computer成本。...运行结果,以硬分数(反映资源敏合度)和软分数(反映成本)组成。

1.5K50

JDK 17新特性,已发布!程序员:不想追了... ...

基准方法 硬件:一个稳定机器运行任何其他计算要求苛刻流程,配置:Intel® Xeon® Silver 4116 @ 2.1 GHz (12 cores total / 24 threads)和...基准测试以 30 秒 JVM 预热(warm up)开始,随后丢弃。 2、解决规划问题涉及IO(除了在启动期间加载输入几毫秒)。单个CPU完全饱和。...它不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。 3、基准衡量每秒计算分数数量,越高越好。...为测试计划规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。 运行次数:每个JDK 和每个垃圾收集器组合按顺序运行 3 次。...Java 17 上 G1GC 与 ParallelGC 表 3.JDK 17 下不同 GC 每秒计算得分 基准测试总结 1、平均而言,以 OptaPlanner 为例基准测试结果表明: 2、对于

1.4K20

OptaPlanner笔记3

2.2.6 定义约束并计算得分 *score(分数)*表示特定解决方案质量,越高越好。OptaPlanner通过在可用时间寻找最高得分解决方案方式来寻找最优方案,它也可能是最佳方案。...可以通过实现EasyScoreCalculator类来计算分数: public class TimeTableEasyScoreCalculator implements EasyScoreCalculator... { // 入参是解决方案类实例,为每个解决方案计算其得分 @Override public HardSoftScore calculateScore...,这不能很好地扩展,因为它是非增量:每次将一节课分配到不同时间段或房间时,都需要重新评估所有课程以计算分数。...问题事实和规划实体属性 此外,OptaPlanner 还需要知道它可以更改哪些 Lesson 实例以及如何通过 TimeTableConstraintProvider 获取用于计算得分 Timeslot

28020

OptaPlanner笔记1

前面提到所有场景都可能是NP-Complete或者NP-Hard,也就是说: 在合理时间内验证问题给定解决方案很容易。 没有灵丹妙药可以在合理时间内找到问题最佳解决方案。...1.2.3 规划问题存在巨大搜索空间 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possible solution(可能方案)。...规划问题往往存在大量这种毫无价值解决方案破坏任何负面硬约束feasible solution(可行方案)。可行方案往往与可能方案数量相对。有时候没有可行方案。...在给定时间内找到最高分best solution(最优方案)。最优方案可能是可行,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,可能方案数量也是巨大(如果计算正确的话)。...正如你在例子中看到,大多数案例比已知宇宙中原子数量(10^80)有更多可能方案。由于没有找到最优解决方案灵丹妙药,因此任何实现都必须评估一部分可能方案。

28220

Java17,有史以来最快 JDK

基准方法 硬件:一个稳定机器运行任何其他计算要求苛刻流程,配置:Intel® Xeon® Silver 4116 @ 2.1 GHz (12 cores total / 24 threads)和...基准测试以 30 秒 JVM 预热(warm up)开始,随后丢弃。 解决规划问题涉及IO(除了在启动期间加载输入几毫秒)。单个CPU完全饱和。...它不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。 基准衡量每秒计算分数数量,越高越好。...为测试计划规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。 运行次数:每个JDK 和每个垃圾收集器组合按顺序运行 3 次。...Java 17 上 G1GC 与 ParallelGC 表 3.JDK 17 下不同 GC 每秒计算得分 基准测试总结 平均而言,以 OptaPlanner 为例基准测试结果表明: 对于 G1GC

53650

Java17,有史以来最快 JDK

Java 官方团队已在OpenJDK邮件中确认,8月6号发布 JDK 17 build 35 可正式作为GA版本使用,期间没有报告任何P1错误。...基准方法 硬件:一个稳定机器运行任何其他计算要求苛刻流程,配置:Intel® Xeon® Silver 4116 @ 2.1 GHz (12 cores total / 24 threads)和...它不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。 基准衡量每秒计算分数数量,越高越好。...为测试计划规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。 运行次数:每个JDK 和每个垃圾收集器组合按顺序运行 3 次。...Java 17 上 G1GC 与 ParallelGC 表 3.JDK 17 下不同 GC 每秒计算得分 基准测试总结 平均而言,以 OptaPlanner 为例基准测试结果表明: 对于 G1GC

1.8K20

Java17,有史以来最快 JDK!

基准方法 硬件:一个稳定机器运行任何其他计算要求苛刻流程,配置:Intel® Xeon® Silver 4116 @ 2.1 GHz (12 cores total / 24 threads)和...基准测试以 30 秒 JVM 预热(warm up)开始,随后丢弃。 解决规划问题涉及IO(除了在启动期间加载输入几毫秒)。单个CPU完全饱和。...它不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。 基准衡量每秒计算分数数量,越高越好。...为测试计划规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。 运行次数:每个JDK 和每个垃圾收集器组合按顺序运行 3 次。...Java 17 上 G1GC 与 ParallelGC 表 3.JDK 17 下不同 GC 每秒计算得分 基准测试总结 平均而言,以 OptaPlanner 为例基准测试结果表明: 对于 G1GC

96630

Java17,有史以来最快 JDK

基准方法 硬件:一个稳定机器运行任何其他计算要求苛刻流程,配置:Intel® Xeon® Silver 4116 @ 2.1 GHz (12 cores total / 24 threads)和...基准测试以 30 秒 JVM 预热(warm up)开始,随后丢弃。 解决规划问题涉及IO(除了在启动期间加载输入几毫秒)。单个CPU完全饱和。...它不断地创建许多短期存在对象,然后 GC 将它们收集起来。 基准衡量每秒计算分数数量,越高越好。...为测试计划规划解决方案计算分数并非易事:它涉及许多计算,包括检查每个实体与每个其他实体之间冲突。 运行次数:每个JDK 和每个垃圾收集器组合按顺序运行 3 次。...Java 17 上 G1GC 与 ParallelGC 表 3.JDK 17 下不同 GC 每秒计算得分 基准测试总结 平均而言,以 OptaPlanner 为例基准测试结果表明: 对于 G1GC

59060

【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

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,对每个有效约束分数计算中,组合了启发式和元启发式算法。...,在外行人看来,它定义是:   对于一个问题: 在合理时间内可以容易地验证一个给定解。 在合理时间内,目前尚没有行之有效解法,能找到其绝对最优解(注1)。   ...事实上,如果任何人只需证明是这种解法存在与否,即可获得100万美元奖励。   ...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。   ...在OptaPlanner中,分数约束是通过面向对象语文编写,例如Java代码或通过Drools脚本实现rules. 这些代码相当容易编写,灵活且易于扩展。

1.8K00

MethodHandle结合LambdaMetafactory-使用方法及性能测试

# MethodHandle性能测试 # 前言 参考StackOverflow[2]和OptaPlanner引擎论坛[3]对MethodHandle测试结果,大多数情况下,mh执行效率接近原生,但随着...提示 OptaPlanner是一个开源轻量级、可嵌入约束满足引擎,可求解规划问题,100%由Java编写,可以在任何JVM上运行,也可以在Maven中央存储库中使用、支持多种平台下载。...在底层,OptaPlanner 将复杂的人工智能优化算法(例如禁忌搜索、模拟退火、延迟接受和其他元启发式算法)与非常有效分数计算和其他最先进 NP-complete 或 NP-约束求解技术相结合。...# 场景1-类外访问private变量并动态赋值 项目中存在某实体,出于某些特殊原因,没有向外部提供对应字段set方法,赋值需要通过构造特定对象进行实例新建。在转换时有一定不便捷性。...示例代码如下,这里展示通过特定对象创建实例构造方法。

1.5K40

OptaPlanner新约束表达方式 Constraint Streams

任何技术都一样,功能、版本越新,带来收益越高,当然需要面对风险也越高。...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约束和规划优化目标。...其逻辑是:从班次列表中找出所有分配给了Ann班次,对每一个满足这个条件班次进行扣分,并把分数加总作为方法返回值。...上面的代码中可以看到,doNotAssignAnn方法返回一个Constraint对象,这个对象表示了对Ann被分配到班次数惩罚分数。...大家可以回想,或从官方示例中看一下CloudBalance其中一个最基本约束 - 每台计算机所分得CPU需求,不可超过该计算可用CPU能力。

1.1K30

OptaPlanner逐步学习(0) :基本概念 - 规划问题,约束与方案

这时概括地重述一下,NP或NP-Hard问题是问题以下条件: 对于一个给定规划结果(官网中称作solution, 即是解),很容易在合理时间内对其进行验证是否可行。...所以,如果对于所有规则问题,都是使用这些暴力枚举办法,以现有世界上计算算力,很多问题是没办法找到最优解。   ...即若存在一个解,它对任何一个硬约束都是符合,则称这个解为可行解。可行解是可能解一个子集。...相对最优解:上面已经提,规划问题搜索空间非常巨量,大多数情况下是不可能计算并比较所有解值,再取得最佳方案(这个解就是绝对最优解)。...当问题规模不算大时候,以目前CPU速度还是能实现。但如果问题稍复杂一点,规划实体和规划变量稍多一点,那么可能解数量就是一个天文数字了,这种情况下是没办法完全遍历

1.5K00

OptaPlanner 基本概念 - 规划问题, 约束,方案

这时概括地重述一下,NP或NP-Hard问题是问题以下条件: 对于一个给定规划结果(官网中称作solution, 即是解),很容易在合理时间内对其进行验证是否可行。...所以,如果对于所有规则问题,都是使用这些暴力枚举办法,以现有世界上计算算力,很多问题是没办法找到最优解。   ...即若存在一个解,它对任何一个硬约束都是符合,则称这个解为可行解。可行解是可能解一个子集。...相对最优解:上面已经提,规划问题搜索空间非常巨量,大多数情况下是不可能计算并比较所有解值,再取得最佳方案(这个解就是绝对最优解)。...当问题规模不算大时候,以目前CPU速度还是能实现。但如果问题稍复杂一点,规划实体和规划变量稍多一点,那么可能解数量就是一个天文数字了,这种情况下是没办法完全遍历

1.7K01

人工智能包括约束求解器吗?

因为英语及中文表达习惯差异,以该博文发表示Optaplanner官网,其描述问题及概念具有一定上下文关联性;因此,为了对还不太熟悉Optaplanner同学更容易理解,令文章更符合中文母语读者阅读习惯...其中添加了一些扩展性意译,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意思吧,有不正之处请大家多多指点。为谢!   ...尽管获得了近10年资助,但第5代计划研究中,几乎没有展示出任何实用成果。之前一些研究,包括:大数据,智能电话和更高速计划机,均未达到可行。其它一些研究则完全无用。   ...从历史上看,约束求解器(Optaplanner)明显是运筹学一个分支领域,同时也不能排除它属于其它领域(译 者注:约束求解器不仅仅属于运筹学领域).我认为约束求解器也可以纳入人工智能领域,不仅仅是一些论文和书刊如是说...无论是人类规划师排出来解决方案,还是特定算法得出来解,其质量都具有巨大不确定性。若给定一个足够大数据集(译者注:问题数据集),是不可能找到一个绝对最优解

1.1K30

OptaPlanner实用技术 - 批量规划和实时规划(1)

此外,批量规划必然是异步运算,基于此特性,在一些计算频率不同场景,可实现多个计划单位共用一个规划服务。...当然就是没有SolverManager,我们自己通过Java并行计算功能,也可以实现批量处理,但需要我们自行处理好Java并行计算相关问题。...既然周期性计划存在连贯性问题难以处理,那么我们能否直接把这个周期取消,区分计划生成时间与执行时间,而是直接让引擎在整个计划过程中都处于待命运行状态?实现计划跟随变化?...本文将介绍实时计划相关适用场景、设计及实现方法。事实上从具体业务出发,无论是周期性计划还是实时计划,都需要任务进行锁定,原因何在?大家可以在评论区讨论。...实时规划定义 在规划运算进行过程中,当被规划对象(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,并在当前规划结果基础上快速输出变化后解决方案

1.3K30

体现公平性公式在规划问题中应用

我们截取阿Ann任务数相同两个方案(C和D)如下表: 在这种情况下,我们看看除最不公平Ann以外,正处于第二不公平员工Beth任务分配情况, 在此基础上,我们最小化她任务,按照公平定义第...综上,我们找到了公平性定义 - 尽可能平均,那么我们应该如何实现它呢? 衡量公平方式 理想情况下,我们想通过计算出一个惩罚性分值,用于衡量一个方案公平性。分值越低越公平。...任务数列 如果我们不使用任何公式作为公平性衡量标准,我们把所每个方案中,每个员工任务数都列出来,形成一个任务数数列,并从小到大把这数列排序,会怎么样?...从上表可以看,可以完美地对比各方案公平性!那么在Optaplanner里要实现这种衡量方式,我们需要针对每个员工定一个分数级别,Optaplanner会按分数级别进行排序,来找最佳方案。...我们再往这个问题中添加1500个任务,我们看看其分配方案开来是怎样计算软约束分数时,我们把公平性约束分数乘以5倍并加总,再取负。

61230

SegICP:一种集成深度语义分割和位姿估计框架

然而,用于闭环操作任务现有对象识别和姿态估计解决方案通常具有以下问题: (1) 在具有部分遮挡杂乱环境中鲁棒; (2) 无法实时操作 (<1 Hz); (3) 不够准确; (4) 在没有较好初始条件情况下无法获得高精度...图3显示了分割模型裁剪例子和它们各自对齐分数。作者还指出了一些问题,ICP 拟合得分(欧几里得误差得分)和IOU不能有效地区分好配准和错误配准。...相比之下,作者提出指标解决了高度对称物体(例如油瓶)上存在这些直接缺点。如果任何候选分数高于一个阈值ε,SegICP就会切换到未来帧跟踪阶段。 跟踪阶段。...作者提出对齐度量在拟合上进行评估,以测量当前姿态测量不确定性并相应地告知卡尔曼滤波器。如果分数低于最小阈值,卡尔曼滤波器会在切换回获取模式同时根据里程计计算对象姿态。...D 自动注释训练数据: 作者在由汽车实体(例如发动机、油瓶、漏斗等)组成室内场景7500张标记图像上训练了SegNet。

77340
领券