Optaplanner :求解器中的对齐列表不完整 - 腾讯云开发者社区

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普通企业的规划类项目中，OptaPlanner更适合作为APS的规划优化引擎

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。...在常见的商用求解器中，这些问题均需要被建模成数学模型，用数学语言来表达从业务流程中提练出来的业务规则与要求。求解器对数学模型求解，寻找并输出模型的最优解。...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。

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OptaPlanner笔记5

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。...static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue; @SpringBootTest(properties = { // 禁用消耗时间的终止条件

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

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。...因此，在7.32.0.Final版本中，SolverManager的出现，将会在进行求解服务的设计过程中，大大简化引擎与服务的设计复杂度。

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OptaPlanner笔记2

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。...Room实例在求解过程中不会改变，这也是一个问题事实。 2.2.5.3....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。...上图中除了橙色字段的大多数字段都包含输入数据：在输入数据中，lesson的timeslot和room字段没有赋值，而是在输出数据中被赋值了。OptaPlanner在求解过程中会更改这些字段。...Timeslot实例，OptaPlanner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。

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OptaPlanner笔记4

来为每个要求解的问题数据集构建新的Solver实例。....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...OptaPlanner返回在可用终止时间内找到的最优方案。由于NP困难问题的性质（9.2），最优方案可能不是最佳的，尤其是对于较大的数据集。增加终止时间以可能找到更好的方案。 2.2.9.2....ConstraintVerifier在测试中忽略约束权重，即使这些约束权重是在ConstraintProvider中硬编码的。这样，约束权重的调整就不会破坏单元测试。

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人工智能包括约束求解器吗？

为了获得资本青睐，一些研究项目也被重新塑造，贴上人工智能技术的名头。那么，约束求解器能否也使用人工智能的标签呢？...当有15%的行驶时间节省量时，为什么要满足于1%的节省量呢（译者注：在车辆路线规划案例中，通过约束求解算法能得到15%的行驶时间节省，为什么还要退而求其次，满足于神经网络算法得到的1%节省量呢）　　相反...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。

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Excel与Google Sheets中实现线性规划求解

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。...在列表下方的【管理(A)】下拉框中选择【Excel加载项】，点击【“转到...】按钮，会弹加载项窗口，如下图。在【可用加载宏(A)】列表中，选中【规划求解加载项】，点击确定，窗口关闭。...【通过更改可变单元格(B)】：该项表示在规划过程中求解器，通过改变哪些单元格的值，来获得结果，直到【目标值】所指的单元格（本例中的D7)中的值达到极值。...完成后条件约束的内容如上图中的【遵守约束】列表中的内容。　　5.【选择求解方法】：该栏列举了目前可选择的三种求解算法，分别是【单纯线性规划】，即单纯形解法，【非线性GRG】和【演化】。

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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。...; // 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...Lesson实例的timeslot和room字段都会在求解后被赋予非空值 score会被赋予表示这个输出方案的质量的值，例如 0hard/-5soft 2.2.7.1....lessonList 具有 @PlanningEntityCollectionProperty 注解，因此 OptaPlanner 可以在求解过程中更改它们，而 TimeTableConstraintProvider

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【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，对每个有效的约束分数计算中，组合了启发式和元启发式算法。...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。...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。

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OptaPlanner笔记1

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。...车辆路线：利用已知的地图工具规划运输货物和/或乘客的车辆路线，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，或者是云计算中如何跨计算机资源打包信息。...NP-Hard问题的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问题的解决过程中可以被解决的问题。...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。...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。

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2018年8月23日python中列表的高级操作：列表推导式，列表生成器，列表迭代器

列表在我们平常的编程中经常会用到，多用于临时存储一些程序需要的数据，向列表中添加数据时，有多种方式： 1.数据少的话直接定义列表中的数据 my1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]...： 4.当列表中存储大量数据的时候，会严重地消耗解释器的内存，所以为了节省解释器内存，出现了列表生成器，当有大量无规则的数据的时候不要存储在列表中，当有大量有规则的数据需要存储在列表中的时候可以使用列表生成器...__next__()) #3 列表的生成器是用来产生列表内的数据的，迭代器是用来判断一个对象是否可以被for循环遍历所以列表生成器和迭代器是没有关系的！...列表生成器只能用在列表中，迭代器可以判断很多类型的数据。...列表迭代器： python在collections集合模块中提供了迭代器对象列表的迭代器包含两部分内容： 1是迭代对象：collections.Iterable (可循环遍历的对象) 2

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学界 | 小改进，大飞跃：深度学习中的最小牛顿求解器

Henriques等机器之心编译参与：Huiyuan Zhuo、思源牛顿法等利用二阶梯度信息的方法在深度学习中很少有应用，我们更喜欢直接使用一阶梯度信息求解最优参数。...与其他方法不同，我们方法的总内存占用与动量 SGD 一样小。 ? 图 1：已知解决方案的问题。左：不同求解器的 Stochastic Rosenbrock 函数轨迹（较深的阴影区域表示较高的函数值）。...论文：Small steps and giant leaps: Minimal Newton solvers for Deep Learning（小改进，大飞跃：深度学习中的最小牛顿求解器） ?...论文地址：https://arxiv.org/abs/1805.08095 我们提出了一种能直接替换现今深度学习求解器的快速二阶方法。...我们的方法解决了现有二阶求解器长期存在的问题，即在每次迭代时需要对黑塞矩阵的近似精确求逆或使用共轭梯度法，而这个过程既昂贵又对噪声敏感。

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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的需求与业务场景，以及在OptaPlanner中的批量规划的实现方法简介；下一篇将详细介绍新OptaPlanner8.x之后，实时规划的实现，并同时介绍批量并行规划情景下...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。...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。

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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。...适用场景在日常的规划系统中，求解一个问题，绝大多数情况下，容许运行的时间较有限，特别是在实时性较高的场景中，可让引擎运算时间不多。...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。...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

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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。...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。...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。

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机械师实时调度示例(I) - 实时规划

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。...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。...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。

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APS技术中的多目标规划问题

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。

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人类的规划能力有多强大？

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。...读者也可以自己在TSP示例中尝试一下这个方法，在那个示例中，你用鼠标右键点击一下界面，就可以增加一个点了。他们首次最佳的尝试，30分钟时间内的方案被记录下来（如下图），这是我们希望得到的最优方案了。...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。

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设计Optaplanner下实时规划服务的失败经历

因此，我将引擎程序做成Springboot程序，部署到服务器端，并将程序设计成多线程并发的模式，主线程负责侦听Springboot接收到的WebAPI请求，当接收到请求后，就从线程池中启用一个线程对请求进行处理...对象中的Planning Entity列表；引擎继续运行。...提示那个被请求删除的Planning Entity未被加入Planning Entity的列表中！这下我蒙了。为什么还会报出这个Planning Entity未被加进列表的错误？...中的Planning Entity列表中的对象进行增删改操作；并触发VariableListeners....引擎在处理这些调用时，会产生新的bestSolution，并触发BestSolutionChangedEvent事件，在事件处理方法中，将最新的Solution中的Planning Entity列表输出即可获得增删改

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OptaPlanner - 从探究示例中的hello world 初步认识规划引擎的运行步骤

二、Optaplanner的Hello word　　　这一篇里面我们就从Optaplanner所有示例程序中的“Hello word”开始，因为Optaplanner面对的是规则问题，所以并没办法像学习一门新语言的入门教程一下...Maven Projects"对话框中，通过"Browser"按钮定位到刚才解压的sources文件夹去，Root Directory即会显示该位置，并在下面的Projects列表中，显示该文件夹下的...其中CloudBalance是一个由我们定义的Planning Problem对象，被规则的对象都会作为Planning Problem对象的属性列表而传进引擎中，它是Opaplanner的几大基本对象之一...，在这个示例中，第8行就是创建了一个Planning Problem对象，大家可以导航进去看到，创建它的时候，是否为它的两个列表(Computer和Process列表)初始化了一些对象。...，读取这个对象里的规划实体列表（例如本例中的规划实体就是Process对象），就得到规划好的方案了。

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普通企业的规划类项目中，OptaPlanner更适合作为APS的规划优化引擎

OptaPlanner笔记5

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

OptaPlanner笔记2

OptaPlanner笔记4

人工智能包括约束求解器吗？

Excel与Google Sheets中实现线性规划求解

OptaPlanner笔记3

【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

OptaPlanner笔记1

2018年8月23日python中列表的高级操作：列表推导式，列表生成器，列表迭代器

学界 | 小改进，大飞跃：深度学习中的最小牛顿求解器

OptaPlanner实用技术 - 批量规划和实时规划(1)

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

机械师实时调度示例(I) - OptaPlanner实时规划

机械师实时调度示例(I) - 实时规划

APS技术中的多目标规划问题

人类的规划能力有多强大？

设计Optaplanner下实时规划服务的失败经历

OptaPlanner - 从探究示例中的hello world 初步认识规划引擎的运行步骤

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