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,构建需要从解决方案中获取信息的规则

OptaPlanner是一个开源的约束求解器,用于解决规划和调度问题。它基于优化算法,可以帮助开发人员解决各种复杂的实时问题,如任务分配、资源调度、路线优化等。

OptaPlanner的主要特点包括:

  1. 约束求解:OptaPlanner可以通过定义约束条件和目标函数来解决问题。它使用启发式算法和优化技术来找到最佳解决方案。
  2. 实时规划:OptaPlanner能够在实时环境中快速计算出最佳解决方案,以满足实时需求。
  3. 可扩展性:OptaPlanner可以处理大规模问题,并且可以通过并行计算和分布式计算来提高性能。
  4. 可定制性:OptaPlanner提供了丰富的API和插件机制,可以根据具体需求进行定制和扩展。

OptaPlanner的应用场景非常广泛,包括物流调度、员工排班、车辆路径规划、资源分配等。下面是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以与OptaPlanner结合使用:

  1. 腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE):TKE是腾讯云提供的一种高度可扩展的容器管理服务,可以用于部署和管理OptaPlanner应用程序。了解更多:腾讯云容器服务
  2. 腾讯云弹性MapReduce(EMR):EMR是腾讯云提供的大数据处理服务,可以用于处理OptaPlanner生成的大规模数据。了解更多:腾讯云弹性MapReduce
  3. 腾讯云数据库(TencentDB):TencentDB是腾讯云提供的一种高性能、可扩展的数据库服务,可以用于存储OptaPlanner的问题数据和解决方案。了解更多:腾讯云数据库

总结:OptaPlanner是一个强大的约束求解器,可以帮助解决各种规划和调度问题。结合腾讯云的相关产品,可以实现高效、可扩展的解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

设计Optaplanner下实时规划服务失败经历

我们在利用OptaPlannerReal-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Bug。...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。   ...因此,它步骤是: [构建Problem对象] + [构建Solver对象] -> 启动引擎 -> 规划 -> 通过BestSolutionChange事件输出规则方案 -> 休眠 -> 接到重启指令...,这些处理是更新规划请求,并把传送过来Planning Enitty, Problem Fact等信息按要求进行处理,并放入队列。...所有请求产生重新规划信息,通过队列依次被送入引擎处理。当有新solution产生时,将它输出指定位置,并通知客户端前往获取。 系统构件结构如下图。

1.2K00

普通企业规划类项目中,OptaPlanner更适合作为APS规划优化引擎

对使用过它系统并没有开源要求,仅作出开源引用声明即可。...从业务流程获取并归纳业务实体、规则与优化目标。该工作主要目的是对业务进行抽象、提练和业务模型设计。识别出业务实体,各个业务案例中有哪此约束,找出当前需要优化要求。...例如:生产计划,结合订单与工艺信息,定义工单或生产任务。车辆路线规划场景,根据车辆参数、运送物料特性与要求等信息,识别出线路要求,走该节点顺序,最大运载量,节点走访时间限制等特性。...但不同求解器在不同领域,求解性能有较大区别。有的面对大模型问题较有优势,有的则面对规则密集场景能获取更佳质量。各求解器具体特性,可以参照一些相关评测文章。...在OptaPlanner,它是起到规则判断作用。但这种规则引擎在普通企业,使用并不多。因此,对于IT设计、开发人来说,需要掌握Drools也需要一定学习成本。

2.5K00
  • 机械师实时调度示例(I) - 实时规划

    当我第一次向我和妻子展示这个程序时,引发了一个有趣对话: "看,亲爱,这是在主旨演讲上示例程序,我们过去两周时间一直在努力(构建它)" "看起来像小游戏,那些是Mario和Luigi在到处跑吗?"...(现场观众安装和我们APP)在现场观众帮忙下,我们通过获取他们手机上加速感应器数据,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。...当观众拼命摇晃,或用手机做出其它晃动动作时,程序对应机器就会收到损坏信息。(由于人数众多),现场每一部分观众通过晃动手机,就会向对应一台机器发送损害信息为,对应机器健康值就会减少。...上述两个约束存在竞争,它们各自会偏向输出以下不同解决方案: 这两种约束对完成时间影响差别不太明显,即如何影响机械师一次修复所有有故障机器所需时间。...因此,OptaPlanner规划出来方案,将会尽可能地避免让机器损坏程度增大,或尽可能将机器处于损坏状态时间减少。

    90520

    机械师实时调度示例(I) - OptaPlanner实时规划

    我们写了一个模拟器,模拟一个典型地板生产场景,场景涉及装配线上机械。...(现场观众安装和我们APP)在现场观众帮忙下,我们通过获取他们手机上加速感应器数据,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。...当观众拼命摇晃,或用手机做出其它晃动动作时,程序对应机器就会收到损坏信息。(由于人数众多),现场每一部分观众通过晃动手机,就会向对应一台机器发送损害信息为,对应机器健康值就会减少。...上述两个约束存在竞争,它们各自会偏向输出以下不同解决方案: image.png 这两种约束对完成时间影响差别不太明显,即如何影响机械师一次修复所有有故障机器所需时间。...因此,OptaPlanner规划出来方案,将会尽可能地避免让机器损坏程度增大,或尽可能将机器处于损坏状态时间减少。

    1.2K30

    OptaPlanner - 从探究示例hello world 初步认识规划引擎运行步骤

    二、OptaplannerHello word    这一篇里面我们就从Optaplanner所有示例程序“Hello word”开始,因为Optaplanner面对规则问题,所以并没办法像学习一门新语言入门教程一下...你们电脑如果是第一次导入Optaplanner项目,将会有一个比较长下载依赖包过程,视下载速率而定。通常会显示更新进度。完成依赖包下载后,eclipse还会原始项目信息,为源创建好各种包。...即恢复原来信息. ? eclipse会自动根据pom.xml依赖项更新依赖包,若没有自动更新,点一下文件菜单刷新菜单项 ?...在关于这些基本对象文章,将会有详细说明.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...,就真的需要从需求开始,再理解一下Optaplanner规划模型,最后结合一些示例才能说得清楚了。

    1.5K30

    探究Optaplanner示例,初步认识规划引擎运行步骤

    二、OptaplannerHello word    这一篇里面我们就从Optaplanner所有示例程序“Hello word”开始,因为Optaplanner面对规则问题,所以并没办法像学习一门新语言入门教程一下...即恢复原来信息....eclipse会自动根据pom.xml依赖项更新依赖包,若没有自动更新,点一下文件菜单刷新菜单项 依赖项更新完成后,示例代码原始包信息都会被应用,自动创建好包结构。...在关于这些基本对象文章,将会有详细说明.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...,就真的需要从需求开始,再理解一下Optaplanner规划模型,最后结合一些示例才能说得清楚了。

    2.3K30

    OptaPlanner - 把example运行起来

    那后面可以再分配给它Process,其内存要求必然是1G以下,因为这进修这台Computer还只剩下1G内存了,CPU和带宽也是同样分配规则。...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,计算这台Computer成本。...因为这是一个NPC问题,不一定可以找到成本最小,也就是 说不一定能找到最佳方案,详情参考本系列文章,关于规则问题与NP, NPC问题篇章).   ...Cloud balancing示例Process与Computer信息 每个Process对计算资源要求 3.4....我在后面的文章,也会找几个具代表性示例进行翻译。 在下一篇,我们就要用这个示例源码生成Eclipse项目,好让大家可以更深入具体了解Optaplanner实现。 谢谢。 End.

    1.6K50

    OptaPlanner笔记1

    车辆路线:利用已知地图工具规划运输货物和/或乘客车辆路线,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,或者是云计算如何跨计算机资源打包信息。...1.2 什么是规划问题 规划问题存在一个基于有限资源和特定规则最优解。...NP-Hard问题例子包括旅行推销员问题、分治问题等。 NP-Complete问题是指在多项式时间内可以解决,但在NP-Hard问题解决过程可以被解决问题。...通过使用先进优化算法,OptaPlanner 可以在合理时间内为这类规划问题找到接近最优解决方案。...规划问题每个解决方案都可以用得分评级。在 OptaPlanner ,得分约束用面向对象语言(例如Java代码)编写。这样代码易于编写、灵活且可扩展。

    49131

    OptaPlanner规划引擎工作原理及简单示例(2)

    开篇 在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner文章里(OptaPlanner规划引擎工作原理及简单示例(1)),老农介绍了应用OptaPlanner过程需要掌握一些基本概念,这些概念有助于后面的内容理解...当然,因应不同场景,会有其它要求,例如产能平衡:令尽可能多机台被启用,以减少少空置率,提高生产效率。本例我们并没有使用此规则。...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...TaskAssignment, 此类用来描述整个解决方案固定类,它结构描述了问题各种信息,在OptaPlanner术语,在执行规划前,它对象被称作一个Problem, 完成规划并获得输出之后,

    3.6K11

    人类规划能力有多强大?

    在纸上计算旅行距离是不现实,因此,他们基于OptaPlannerTSP示例,来研究他们自己访问方案(即连接方案),以便自动计算路线间距离。...以下是个别情况规则结果: 31个人工规划结果 可以看到,最佳一个人工规划最佳结果,比绝对最优解只差了0.3%,这是一个相当好结果。如果我没记错的话,他花了越过30分钟才能找到这个最佳解。...通过使用自动规划引擎,例如OptaPlanner, 我们可以在更短时候内击败人类,可以处理更多约束和更大数据值(即处理更多城市TSP问题)。...搜索引擎,例如Google可以搜索Web内容,但它需要人们指定它需要搜索什么信息。...我们仍然需要规划师,因为,随着业务变化(市场变化,劳工法律变化等引起业务变化),这些业务约束也随之改变。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。

    83340

    OptaPlanner笔记4

    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 输出数据集解决方案 通常一个应用包含一个SolverFactory...来为每个要求解问题数据集构建Solver实例。...import org.optaplanner.core.api.solver.Solver; import org.optaplanner.core.api.solver.SolverFactory;...OptaPlanner返回在可用终止时间内找到最优方案。 由于NP困难问题性质(9.2),最优方案可能不是最佳,尤其是对于较大数据集。 增加终止时间以可能找到更好方案。 2.2.9.2....ConstraintVerifier在测试忽略约束权重,即使这些约束权重是在ConstraintProvider硬编码。这样,约束权重调整就不会破坏单元测试。

    30620

    OptaPlanner 7.32.0.Final版本彩蛋 - SolverManager之批量求解

    上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本SolverManager接口可以实现异步求解功能。本篇将继续介绍SolverManager另一大特性 - 批量求解。...因此,这种情况下,会在启动了规划运算后,稍等片刻,即需要从求解程序获取结果。...至于原因,可以参考我前面关于OptaPlanner入门文章关于NPC, NP-Hard问题规模说明。 因此,在一些规模大、时间要求不高场景下,我们可以让引擎在空余时间自动运算。...批量求解作用 在一些不太需要实时规划,规划求解不需要太频繁,运算时较长情况,批量求解就可以发挥较好作用。...基本用法 以下例子是OptaPlanner用户指南例子,大家先作参考,目前还没有时间去研究SolverManager在示例程序代码,暂时也不知道官方示例是否已经有SolverManager相关代码

    79540

    APS技术多目标规划问题

    包含客观必须符合规则,称为硬约束;以及作为计划优劣衡量指标、可量化、可违反规则,称为软约束。下面对这两种约束进行详细分析。...即通过此类趋向约束,向规划引擎提供一个信息 - “尽管规划所得解可以违反这些软约束,但你违反程度越低,得到解越优,也就是得到计划越优化。”...再在此集合找出次优先级目标的最优解方案子集。如此类推直到完成所有目标的寻优运算。 获得解决方案,即为该多目标规划问题,目标分层解决方案。 将多个目标桉权重转化为单一目标。...关于通过Optaplanner求非劣解集方法,我曾请教过该项目负责人Geoffrey先生 ,他觉得以目前项目的状态,若Optaplanner添加此功能,需要修改工作量相当大,暂时还未有关于此功能具体开发计划...这个就需要从业务上明确地甄别出各个目标之间权重比例。并需要经过众多实际数据、多轮规划进行反复验证,才能得到相对最佳权重比例。

    1.5K01

    OptaPlanner逐步学习(0) :基本概念 - 规划问题,约束与方案

    之前文章,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大概情况;并一步步将OptaPlanner示例运行起来,将示例源码导进Eclipse分析了一下它...而我对OptaPlanner理解,它是一个Planning Engine - 规划引擎,针对各行各业业务需求,开发人员需要将一些业务规则翻译成约束,并对业务场景实体进行抽象建模,规划引擎根据上述约束和模型对象进行规划...例如规则班次计划时间,其中班次是在开始规则之前已经确定,所以“班次”这个业务实体只会在规划过程,提供每个班次具体时间等信息,而不会改变。那么“班次”这个业务实体,就是一个问题事实。...可能解,可行解,相对最优解与绝对最优解   在规则问题中,需要清楚解概念,在OptaPlanner里称作solution, 即方案。在本系列文章,解与方案是相同意义,请注意。...在接下来一系列文章,我在讲解这些方案过程,会用到以下概念: 可能解:一个规划问题任意一个解都称为可能解,也就是所有规则实体所有规则变量,任意一个组合,都称作一个可能解。

    1.6K00

    OptaPlanner 7.32.0.Final版本彩蛋 - SolverManager之异步求解

    以第7版一系列子版本OptaPlanner很多子版只作了细微更新,如优化规划性能,改善Business Center集成水平等。...而在作为OptaPlanner直接使用者我们而言,第7版所有子版本,目前本人认为最大最有意义更新有2个。...OptaPlanner规划组件提供了相当完善求解运算功能。但在实际规划系统设计,除了设计相应规划模型,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。...不同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解决方案呢?

    83240

    OptaPlanner实用技术 - 批量规划和实时规划(1)

    本文为第一篇,先讲解批量和实时规划需求与业务场景,以及在OptaPlanner批量规划实现方法简介;下一篇将详细介绍新OptaPlanner8.x之后,实时规划实现,并同时介绍批量并行规划情景下...实时规划定义 在规划运算进行过程,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。...但通过实时规划技术则不需要重新将所有节点重新运行,仅对新增节点,实时地进行增量规划即可。...在之前发布一篇关于机械师调度文章,详细描述了实时规划过程和应用场景: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...当有一个数据集传入时,进行对该数据集进行规划运算,在此过程,通过对bestSolutionChanged事件侦听来获取规划结果。当进程符合结束条件时,引擎将会停止运算,回到待命过程。

    1.5K30

    实战:构建一个车险业务规则引擎(上篇)

    它从Maven存储库环境获取所需Maven依赖关系,从source artifact repository获取更改和更新和代码,并将更改提交回源存储库。...它从Git获取更改、构建源代码,并将它们编译成KJAR。 KJAR部署到Maven Nexus存储库。...部署命令会从构建环境推送到运行时环境(例如,在KieContainer上部署此构件),并从Maven存储库获取KJAR和其他依赖项。...如果政策已售出,则会反映在期间销售额,但如果报价不会导致出售,则会反映在跳出率。 在保险公司情景,按原因跳出率提供了有关为什么一些报价不会导致政策销售信息。...查看data providers:数据提供者使用数据源和SQL语句来获取仪表板中所需信息。 ? 我们修改这个数据源: ? ? ?

    2.2K30

    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。...在规划方案收集领域对象 创建TimeTable类包装一个数据集中所有的Timeslot,Room和Lesson实例。...this.roomList = roomList; this.lessonList = lessonList; } ... } 这个类作为方案输出时: lessonList字段每一个...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...lessonList 具有 @PlanningEntityCollectionProperty 注解,因此 OptaPlanner 可以在求解过程更改它们,而 TimeTableConstraintProvider

    39121

    OptaPlanner规划引擎工作原理及简单示例(1)

    但在此之前,我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算原理。所以,本文是讲述一些关于寻找最优解过程原理性内容,作为后续通过示例深入讲解基础。...本文主要是讲述OptaPlanner是如何在用户定义规则限制条件,基于约束限制,对被规划对象进行排列组合,再对比各个组合(称作解,或方案),并找出相对最优解出来。...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,只不过按我们日常逻辑,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...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情况外,在OptaPlanner进行规则过程,其实也起到非常大作用。...但如果在一个硬约束被违反时,会出现一些明确信息,是哪个硬约束被违反了。违反和程度是多少,扣了多少分,是因为哪个被规则对象,放在哪里,或与哪个对象相邻从而导致硬约束被违反。

    1.8K00

    OptaPlanner 基本概念 - 规划问题, 约束,方案

    之前文章,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大概情况;并一步步将Optaplanner示例运行起来,将示例源码导进Eclipse分析了一下它...而我对Optaplanner理解,它是一个Planning Engine - 规划引擎,针对各行各业业务需求,开发人员需要将一些业务规则翻译成约束,并对业务场景实体进行抽象建模,规划引擎根据上述约束和模型对象进行规划...例如规则班次计划时间,其中班次是在开始规则之前已经确定,所以“班次”这个业务实体只会在规划过程,提供每个班次具体时间等信息,而不会改变。那么“班次”这个业务实体,就是一个问题事实。...可能解,可行解,相对最优解与绝对最优解   在规则问题中,需要清楚解概念,在Optaplanner里称作solution, 即方案。在本系列文章,解与方案是相同意义,请注意。...在接下来一系列文章,我在讲解这些方案过程,会用到以下概念: 可能解:一个规划问题任意一个解都称为可能解,也就是所有规则实体所有规则变量,任意一个组合,都称作一个可能解。

    2.1K01
    领券