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。...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。...而目前较成熟的开源求解器，目前只有两个，一个是OptaPlanner, JBoss开源社区维护，主要由受雇于Red Hat的团队负责开发与更新。...OptaPlanner的求解特点 在求解过程中，OptaPlanner与其它求解器有所区别。...OptaPlanner则是这样的一个求解器。
那么，约束求解器能否也使用人工智能的标签呢？...约束求解决器的求解又是怎样的一个动作过程呢？ ...从历史上看，约束求解器（如Optaplanner)明显是运筹学的一个分支领域，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...，主要是因为掌握约束求解器的应用案例，本身就是已经是一个复杂问题。...约束求解器是不是人工智能的其中一个分支？
2.4 与spring boot集成 2.4.4 添加依赖 org.optaplanner optaplanner-spring-boot-starter... 2.4.8 创建求解器服务 import org.optaplanner.core.api.solver.SolverJob; import org.optaplanner.core.api.solver.SolverManager...; @RestController @RequestMapping("/timeTable") public class TimeTableController { // 注入求解器管理器...", e); } return solution; } } 2.4.9 配置求解终止条件 application.yml optaplanner: solver...测试求解器 在单元测试中构造问题数据集，并发送到TimeTableController测试求解器。
因为在求解过程中Timeslot实例不会改变，所以称Timeslot为problem fact（问题事实）。 这种类不需要使用任何OptaPlanner注解。...在求解过程中，OptaPlanner会更改Lesson类的timeslot和room字段，来为每节课分配到一个时间段和一个房间。...OptaPlanner在求解过程中会更改这些字段。此类字段称为planning variables（规划变量）。...; import org.optaplanner.core.api.domain.variable.PlanningVariable; // 标识这个类在求解过程中需要变更，因为他会包含至少一个规划变量...会根据变量类型来链接一个提供List的*（ value range provider）值域提供器*（4.3.5.2），并从中取值。
与此同时Geoffrey大神带领的KIE项目团队并没有闲下来，尽管在工业可用性、易用性和使用门槛方面，OptaPlanner相对传统的求解器已经做得相当出色；特别是在规划过程交互、和各种操作接口方面，更是目前最为容易使用的规划求解器...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。...OptaPlanner规划组件提供了相当完善的求解运算功能。但在实际的规划系统设计中，除了设计相应的规划模型，还需要考虑规划程序部署问题，便于与现有系统集成。...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。...在7.32.0.Final版本之前，求解器规划问题时的接口方法是Solver.solve(),这个方法是同步的，需要规划完成后才能返回。
之批量求解 而OptaPlanner在进入8.X版本后，对SolverManager的相关接口作了一些修改，改进了一些接口，以提高合理性与易用性。...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。...又如在VRP场景中，当一位司机根据规划好的运输计划执行运输任务时，中途遇到堵车等不可预见情况（引擎在进行规划运算时，会预设所有路线都处在一个理想路况），可通过手机APP将当前情况反映到服务器，VRP规划服务程序会即时变更当前路线的路况...实时规划的实现 在具体的工程实践中，实时规划是一种非常实用的技术，对于一个求解器，就算没有开箱即用的功能来支持该种工作方式，到了具体应用场景中，也需要通过系统设计的办法来实现该种场景。...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。
来为每个要求解的问题数据集构建新的Solver实例。...import org.optaplanner.core.api.solver.Solver; import org.optaplanner.core.api.solver.SolverFactory;...public static void main(String[] args) { // 创建求解器工厂实例 SolverFactory solverFactory = SolverFactory.create....withConstraintProviderClass(TimeTableConstraintProvider.class) // 配置求解器执行时间限制...problem); // 输出解决方案 printTimetable(solution); } ... } 注意：如果没有终止设置或者terminationEarly()事件，求解器将一直运行
本文章译自OptaPlanner官网上，Geoffrey De Smit先生的博文，链接如下：How good are human planners?...在纸上计算旅行距离是不现实的，因此，他们基于OptaPlanner中的TSP示例，来研究他们自己的访问方案（即连接方案），以便自动计算路线间的距离。...通过使用自动规划引擎，例如OptaPlanner, 我们可以在更短的时候内击败人类，可以处理更多的约束和更大的数据值（即处理更多城市的TSP问题）。...类似地，一个自动求解器(包括OptaPlanner）可以优化一个规划工作，但其前提是需要人们告诉它应该优化些什么东西。 在一个非凡的企业里，定义什么业务需要或想要优化，并非易事。...我们仍然需要规划师，因为，随着业务的变化(市场变化，劳工法律变化等引起的业务变化），这些业务约束也需随之改变。同时，我们也需要人工规划师来监控自动规划程序，给程序输入数据并核验规划结果。
我们写了一个模拟器，模拟一个典型的地板生产场景，场景中涉及装配线上的机械。...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。...幸亏，OptaPlanner为帮我们调度这些机械师，它会实时地对机台健康的变化作出反映，如视频所示： 视频内容 （下面讨论一下规划程序的具体设计） 这个规划问题的挑战 规划目标只有一个：不能让做任意一个机台的健康值掉到...目前OptaPlanner确实擅长于求解车辆路线规划问题的优化：通过对整个车辆运行时间达到15%甚至更多的时间减少，我们每年为一些客户节省了数亿美元。
; // 规划方案类 @PlanningSolution public class TimeTable { // 值域提供器 @ValueRangeProvider // 问题事实集合属性...（求解过程中不会改变） @ProblemFactCollectionProperty private List timeslotList; @ValueRangeProvider...@ProblemFactCollectionProperty private List roomList; // 规划实体集合属性（求解过程中会改变） //...this.lessonList = lessonList; } ... } 这个类作为方案输出时： lessonList字段中的每一个Lesson实例的timeslot和room字段都会在求解后被赋予非空值...lessonList 具有 @PlanningEntityCollectionProperty 注解，因此 OptaPlanner 可以在求解过程中更改它们，而 TimeTableConstraintProvider
我们写了一个模拟器，模拟一个典型的地板生产场景，场景中涉及装配线上的机械。...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。...幸亏，OptaPlanner为帮我们调度这些机械师，它会实时地对机台健康的变化作出反映，如视频所示：https://youtu.be/Y4wyPU_B2gU （下面讨论一下规划程序的具体设计） 这个规划问题的挑战...目前OptaPlanner确实擅长于求解车辆路线规划问题的优化：通过对整个车辆运行时间达到15%甚至更多的时间减少，我们每年为一些客户节省了数亿美元。
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。...本文以OptaPlanner 7.10.0 Final版本的开发手册作为基础进行翻译。 ---- 1. OptaPlanner 介绍 1.1. 什么是OptaPlanner? ...相对最优解:相对最优解是指规划问题在一定的求解时间内得到评分最高的解。相对最优解通常是可行解，只要有足够的运行时间，找到的相对最优解就是绝对最优。 ...因为目前还没有直接的办法找出规划问题的绝对最优解，一些求解实现方法是通过暴力穷举的方法，至少可以穷举所有可能解中的一个子集。 ...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。
控制处理用户和软件之间的交互操作，当模型的数据有所变化时，控制负责通知视图做出相应的更新。模型、视图、控制的相互分离有利于模块之间内聚性的提高，耦合更加松散。...一个模型可以対应多个视图，由控制来传播模型的变化从而更新视图。...三、控制的设计与实现 控制主要功能是提供用户的输入输出反馈，同时监控模型的数据变化，通知视图进行更新。由于控制和视图的耦合非常的紧密，在架构实现中，控制和视图是在一个应用程序中实现的。...四、使用可动态添加的算法模型 由于每次测井作业中下井仪器串的仪器种类和仪器的数量都是变化的，为了能更好的抽象出实际的测井模型，提高系统的灵活性，在模型中数据刻度计算部分，我们采用的动态添加的方式。...在采用MVC模式的软件框架后，整个系统分为两个部分，数据采集管理器和数据实时浏览器。数据采集管理器対应于模型（Model）的实现，数据实时浏览器対应于视图（View）和控制（Control）的实现。
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。...OptaPlanner 是一个轻量级、可嵌入的约束满足问题求解引擎，可优化规划问题。它适用的场景例如： 员工轮班排班：为护士、修理工等排班。 议程安排：安排会议，约会，维护工作，广告等。...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。...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。
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。...根据目标的重要程度，对各个目标设置加权值，令求解器在运算过程中，根据比例来确定各个目标的重要程度，从而得到相应的解决方案。...目前各个求解器暂时仍未有成熟的方案支持，本文暂不讨论此方法。 在求解多目标规划问题时，关于求非劣解集的方法。...也这是各个求解器在多目标规划方面类似的地方。因为多目标求解领域，目前在学界深入研究相对非多目标规划更少，相关的成果也没有单目标规划成熟。...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。
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。...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？...可通过批量求解的方式，让引擎在空余时间（例如晚上、非工作日）进行运算，从而提高服务器资源的利用率。...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
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...这两个工具都可以作为规划问题的求解器。....DLL应该就是这个求解器的核心程序动态连接库。...具体的求解方法在选择框下方有简单解释，我们选择默认的【非线性GRG】或【单纯形法】即可。 6.【求解】：点击【求解】按钮，即会启动求解器进行规划求解。...（Google的在线规划服务，是通过WebAPI提供的，因此其求解器是部署在Google自己的服务器上）。
不过对于大多数项目而言，往往需要更改代码才能利用到这些新变化，但性能除外 —— 开发者只需要升级 JDK 版本，就能免费获得性能提升。...-XX:+UseG1GC for G1GC，低延迟垃圾回收器（三个 JDK 版本的默认项） -XX:+UseParallelGC for ParallelGC，高吞吐量垃圾回收器 4、Main class...：org.optaplanner.examples.app.GeneralOptaPlannerBenchmarkApp，来自 OptaPlanner 8.10.0.Final中的 optaplanner-examples...5、运行次数：每个 JDK 和每个垃圾回收器组合按顺序运行 3 次。下面的结果是这 3 次运行的平均值。...ParallelGC，Java 17 比 Java 11 快 6.54%，比 Java 16 快 0.37% Parallel GC 比 G1 GC 快 16.39% 简而言之，最新的 JDK 更快，高吞吐量垃圾回收器比低延迟垃圾回收器更快
微基准测试 我们将从得分总监微基准开始，我们定期使用它来确定各种变化对约束流性能的影响。这些基准测试并不运行整个求解器；相反，他们只专注于求解器的分数计算部分。...“会议安排”基准测试是唯一的异常值，通过对求解器进行一些额外的工作，我们很可能也会提高该基准测试的性能。...现实世界的基准 现在我们已经看到了微基准，是时候将它们与现实世界的解算器性能进行比较了。这包括整个求解器，而不仅仅是分数计算部分。...在我们使用 Timefold Solver 及其前身 OptaPlanner 的这些年里，我们发现这ParallelGC是该求解器的最佳垃圾收集器。...然而，事情会发生变化，我们有时需要挑战我们的假设。仍然是ParallelGC求解器的最佳 GC 吗？ G1GC下图显示了（基线）和之间的性能差异ParallelGC。
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...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....是一个约束解决器，它可以优化业务资源，规划各种案例，例如车间调度，职员排班，云优化，任务分配，工作排程，装箱等相关的问题，例如下图。 ...当然，当你需要一个独立的，具有良好扩展性的规划服务组件时，可以直接使用Optaplanner建立自己的规划服务器，通过Spring等框架，对外提供规划服务。 ...约束就是根据业务规则抽象出来，针对规划变量，在求解规划问题时候的一种限制，或惩罚机制。也就是说，约束是用来制约引擎对规划变量的赋值行为的。例如一个人不可能有超过24个小时的可用时间。
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