在企业的规划、优化场景中,均需要开发规划类的项目,实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划(包括高层次的供应链优化,到细粒度的车间甚至机台作业指令)、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题,均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。而解决此类问题,均需要通用的求解器才能实现。这类求解器也称规划引擎,通过它才能从天文数字的可能方案中,找出一个可行且相对优化的方案。
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Hello world入门示例,从本篇开始,我们将分步学习它的一些概念及用法。
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Hello world入门示例,从本篇开始,我们将分步学习它的一些概念及用法。
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,特别是关于将约束应用于业务规则上的理解。承上一文,在本篇中将会减少一些理论,而是偏向于实践,但过程中,借助实际的场景对一些相关的理论作一些更细致的说明,也是必要的。本文将会假设我们需要对一个车间,需要制定生产计划.我们为生产计划员们设计一套智能的、自动的计划系统;并通过OptaPlanner把这个自动计划系统开发出来。当然,里面的业务都是经过高度抽象形成的,去除了复杂的业务规则,仅保留可以体现规划引擎作用的一些业务需求。因此,这次我们只用一个简单的小程序即可以演绎一个自动计划系统,来呈现规划引擎OptaPlanner在自动计划上的魅力。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、实现原理、版本信息和官方资料,方便读者快速了解Drools规则引擎的相关信息。
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。Geoffrey及其团队专门为此分三篇博文描述了该程序。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.
在此之前,针对APS写了一些理论性的文章;而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质,几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。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。毕竟英语环境下的思维和语言表达方式,跟中文或多或少会有差别的,所以如果全部按字面翻译,内容就非常生硬,可读性差,解程难度较大。我认为应该在理解了作者原意的基础上,再进一步以中文方式的表达,才算是真的的本地化。记得老农还是少农时,学习开发技术,需要阅读一些外国书箱的翻译本时,印象最深的是候捷老师的书,尽管《深入浅出MFC》,砖头厚度的书,硬是被我翻散了线,MFC尽管真的晦涩难懂,但候老却能把Windows的消息机制及MFC中整个个宏体系,系统地通俗地描述出来,令读者不需要花费太多精力去理解猜测书中字面的意义,大大降低的VC++中MFC的学习门槛。但老农毕竟只是一个一线开发人员,不是专业的技术资料翻译人才,不可能有候老师的专业水平,因此,我也只可尽我所能把内容尽量描述得通俗一些,让读者尽量容易理解,花费更少的时间掌握这些知道要点。
前言 本文仅代表作者们的个人观点; 文中内容仅供技术探讨,不能作为生产环境的技术指导。 本文书写过程中, 一、构建业务规则的必要性 什么是规则? 机动车单双号限行 极端天气预警 应急响应系统 不允
在使用5.x系列中最大的抱怨之一就是缺少部署的方法定义。Drools 和jBPM使用的机制非常灵活,但是它太灵活了。而6.0最值得关注的就是它简化了构建、部署和系统装载。现在,构建和部署时采用与Maven相结合,装载时用面向约定和配置代替了原来的面向编程的方式,适当的默认了一些参数项,使配置达到了最小化。
Timeslot类表示教授课程的时间段,例如:星期一上午10:30-11:30或星期二13:30-14:30。为简单起见,所有时间段的持续时间相同,午餐或其他休息时间没有时间段。 时间段没有日期,因为高中的课程表每周都是一样的。 因此,无需进行连续规划(18.4)。
一、前言 本文仅代表作者的个人观点; 本文的内容仅限于技术探讨,不能作为指导生产环境的素材; 本文素材是红帽公司产品技术和手册; 本文分为上篇和下篇两部分; 本文实验的业务用例是一个汽车保险公司的报
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:
当码农有10多年了,由建筑行业软件,各种MIS,通用物流定制平台,CCTV客户端(是闭路电视,不是央视喔)啥都做过。最后小试一下创业,不过那都是闹着玩的,不到一年就回到码农的队列,重拾搬砖的行当。近些年一直在制造业,做过ERP,当过小组负责人。有人问为什么不转纯管理?是能力不足,气质不佳还是人品低下?我觉得都有些且不全吧。反正无论是当管理还是做技术,我还是觉得手里拿点实在的东西心里才踏实。并不是说管理不是一个好技能,而是本人遇机问题,机会不多,所以大多数时间都是在做搬砖,砖搬多了,当然想试一下,看能不能搞个自动化机械出来,总不能搬到退休那天吧,码农到底多少岁退休呀?看来如果再不练就点拿得出手来的东西,到时候我就只能退,无法休了。那些奋斗于500强,30岁而立之年已赚足退休资本的农场主们不在此列。
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,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。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。以便在接下来的一系列文章中,可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。
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。 对于生产计划,常见有以下四种类型:
在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来,把规则的维护和生成交由业务人员,为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎,使用 Rete 算法对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则,从而便于学习和理解。并且,还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中,这令 Drools 的学习更加吸引人。
其实本文不知道算不算一个知识点分享,过程很美妙,但结果很失败。我们在利用OptaPlanner的Real-Time planning(实时规则)功能,设计实时在线规划服务时,遇到一个属于OptaPlanner7.8.0.Final版本的Bug。在实现实时在线规划服务的过程中,我做过很多尝试。因为需要实时在线的服务,因此,需要设计多线程并发为外界请求提供响应,需要实现消息队列来管理并发请求的时序等问题。这些Java方面的并发处理,我们暂时不详述,这方面的牛的人太多了,我只是新手,站在别人的肩膀上实现的代码而已。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 团队提交issue过程。 关于OptaPlanner的Real-time planning 先看看正常情况下,我们对OptaPlanner的应用场景。平时我们使用OptaPlanner时,不外乎以下几个, 构建Problem对象 + 构建Solver对象-> 启动引擎 -> 执行规划 -> 结束规划 -> 获得方案-> 获取结果方案,如下图。 这种应用模式下,引擎处于一个非实时状态,只是一个调用 -> 获取规划结果的简单交互过程。
Drools的规则文件是以*.drl结尾的文件,我们来看一个最简单的规则文件中都是包含什么。
上一篇我们成功以把Opotaplanner规划引擎下载回来,并把它的示例运行起来,简单解析了一下它的Cloud balance示例。这一篇我们这些示例的源代码导入到Eclipse中,看看它在后台是怎么运行的。
*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。
该文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用方式以及代码示例。
经过上面篇长篇大论的理论之后,在开始讲解Optaplanner相关基本概念及用法之前,我们先把他们提供的示例运行起来,好先让大家看看它是如何工作的。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,以下我们就先把这些示例运行起来,先看看整体的情况,下一往篇我们再把示例的源码导进Eclipse,拿一个简单经典的示例,讲解一下Optaplanner规划引擎工作时需要哪些要素,它是如何工作的。
规则引擎:全称为业务规则管理系统,英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来,并使用预定义的语义模块编写业务决策(业务规则),由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架,而是指的一类系统,即业务规则管理系统。 目前市面上具体的规则引擎产品有:drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来,接收数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
算术操作符 移位操作符 位操作符 赋值操作符 单目操作符 关系操作符 逻辑操作符 条件操作符 逗号表达式 下标引用、函数调用和结构成员
Drools提供了基于Eclipse的IDE(可选),但是它的核心只适用于Java 1.5。
在今天的高速发展的软件行业中,Drools作为一个高效、灵活的业务规则管理系统(BRMS),提供了一个桥梁,将复杂业务逻辑与应用程序代码分离。这篇文章将深入探讨Drools的内核机制、实现原理以及如何在项目中灵活运用。我们将通过详细的代码案例和操作命令,一步步展示如何利用Drools简化业务逻辑的实现。无论你是初学者还是在行业内有深厚的积累,本文都将为你提供宝贵的技术洞见。关键词包括:Drools, 规则引擎, 业务规则管理, Java, 规则定义语言(RDL)。
Drools是一款老牌的java规则引擎框架,早在十几年前,我刚工作的时候,曾在一家第三方支付企业工作。在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的。
在现代软件开发过程中,Drools作为一种强大的业务规则管理系统(BRMS),为开发人员提供了一个高效、灵活的解决方案来处理复杂的业务决策逻辑。本文将深入探讨Drools的语法和规则引擎的核心概念,并通过十个实际的业务代码规则案例,展示如何在各种场景下灵活应用Drools,从而提高开发效率和业务逻辑的可维护性。关键词涵盖:Drools语法,规则引擎,业务规则,实战案例。
学习语法之前先把项目结构搭建起来。使用IDE创建Maven项目,引入Drools依赖。上一篇文章中已经介绍一个实战,溪源在此篇文章再重复分享一下。 第一步:创建maven工程drools_quickstart并导入drools相关maven坐标
其中重点提一下‘/’(除)和‘%’(取余)操作符 ,其它3个太简单就不介绍了,相信大家都懂.
本文介绍了如何使用Drools规则引擎实现业务逻辑,通过一个具体的实例对Drools规则进行了介绍,包括规则定义、编译、解释执行和规则优化等步骤。同时,还介绍了Drools的配置文件kmodule.xml的用法。
本文介绍了Drools规则引擎在Java项目中的使用,包括规则的定义、编译、解释执行,以及基于Drools的规则引擎在代码生成、代码优化、代码检查中的实际应用。同时,介绍了Drools规则引擎API的常用API和实例,以及基于Drools规则引擎的代码生成和优化实例。
本文介绍了Drools规则引擎在Java业务开发中的应用,通过实际案例讲解了如何将Drools规则引擎与Java业务代码进行集成,实现灵活的业务规则管理。
大家在日常开发中,肯定遇到过一些业务规则变来变去的需求,比如:会员积分系统(今天要新注册会员送10积分,明天要改成注册送优惠券,后天搞活动要改成注册自动变成高级会员...),此类需求,一般都是通过写if分支来实现的,参考下面:
现在有这么个需求,网上购物,需要根据不同的规则计算商品折扣,比如VIP客户增加5%的折扣,购买金额超过1000元的增加10%的折扣等,而且这些规则可能随时发生变化,甚至增加新的规则。面对这个需求,你该怎么实现呢?难道是计算规则一变,就要修改业务代码,重新测试,上线吗。
在《Drools7 规则引擎视频教程》的交流群中,有同学提出这样的问题:如果不想使用Drools官方提供的Workbench和KIE-Server进行规则的管理,而自行进行相应系统研发,该如何设计相应的平台架构呢?
很早之前研究的规则应擎拿出来总结一下。 一、项目路径: 二、pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="
本人是名软件开发人员,从事软件开发工作10多年。近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主要是APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling, 高级计划与排程技术。其实就是计划的一种优化手段,其中使用了一些优化算法,令计划的质量更高一些。通过该技术生成的计划,在达到一些硬性约束的基础上,能实现更进一步的优化。例如满足生产工艺的同时,提高订单的按时交付率,降低成本等。从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司设计、开发排产程序(通过第三方规划引擎用、求解器实现)。从中也接触过不少排程产品,针对不同的场景,其适应性、可用性千差万别。长期制造企业生产领域的工作经历,令我有更多机会面对各种供应链、排产等方面的问题。本人细说一下APS技术在制造业的生产计划上的应用。
该文介绍了Drools 7.0.0.Final规则引擎中global全局变量的用法,包括定义全局变量、为规则文件提供数据或服务以及全局变量在规则中的使用。同时,还提供了实例代码和测试代码,方便读者更好地理解和使用Drools规则引擎。
小明是一个兢兢业业的服务端程序员,有一天产品经理找到他说,我们要给用户发一条消息,消息的内容按照用户的积分分为三档,1000 以下的用户发:
现实生活中,规则无处不在。对于某些企业级应用,诸如欺诈检测软件,购物车,活动监视器,信用和保密应用之类的系统,经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置,而且随着企业管理者的决策变化,这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题,不仅需要将所有数据进行关联,还要尽可能快地一次性处理更多的数据,甚至还需要以快速的方式更新相关机制。
Drools通过 事实、规则和模式相互组合来完成工作,drools在开源规则引擎中使用率最广,但是在国内企业使用偏少,保险、支付行业使用稍多。
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。 这被称为Constraint Satisfaction Programming(约束规划,这是运筹学学科的一部分)。
小明是一家互联网公司的软件工程师,他们公司为了吸引新用户经常会搞活动,小明常常为了做活动加班加点很烦躁,这不今天呀又来了一个活动需求,我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分,购买的越多送的积分越多,用户可以使用积分来兑换相应的商品,我们这次活动的力度很大,肯定会吸引很多的用户参加,产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想,又tm来这套,这次需求又要变更多少次呢?表面上还的配合,说赶紧把规则给我们吧,早点开发早点上线,小王说这次需求老简单啦,估计你们两
Workbench的日志存在/opt/jboss/wildfly/standalone/log/目录
首先使用drools7的话需要在正常使用CDI的基础上添加drools-cdi的依赖:
《Drools 7 规则引擎教程》番外篇-规则条件匹配机制:问题场景、原因和解决方案。该文介绍了在多条规则中使用同一个静态方法时,规则引擎如何判断匹配哪条规则。同时,介绍了使用AgendaFilter进行规则过滤时可能出现的问题。解决方案建议根据规则的package进行划分,创建不同的session,尽量减少不同规则之间的相互影响。
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