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。
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。
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。
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。
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。
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：
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.
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。
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。
因为工作和其它原因，很长一段时间没有出新的、关于OptaPlanner的文章了，但工余时间并没有停止对该引擎的学习。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。
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：
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。
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。
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。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、规则语法、Fact对象以及FactHandler对象在规则执行过程中的作用，并给出了相关示例。
本文介绍了 Tomcat 部署项目的三种方法，分别是下载 Tomcat 服务器、启动并部署 Tomcat 服务器和在 Tomcat 的 conf/server.xml 文件中配置项目。其中，第三种方法可以灵活配置项目，而且不需要重新下载 Tomcat 服务器，是最佳的选择。
生产过程中出现的问题正逐渐得到中层和最高管理层的重视。不管是身为开发人员还是架构师，下列的事项都应该得到你足够的重视以避免陷入未来的尴尬境地。你也可以把它作为排查问题的便签。
SpringLoader：SpringLoader 在部署项目时使用的是热部署的方式。
Workbench的日志存在/opt/jboss/wildfly/standalone/log/目录
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。
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。
界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留情
执行 Web 标准以便更加易于访问: 本文讨论了 Web 标准如此重要的原因，并给出了一些可用于创建符合标准的网站的技术。采用这些标准可能会有一定的难度，因为采用标准通常不是最简单的操作方法，但这是确保将来各类用户可以通过更多设备访问您今天创建的控件和 HTML 的最佳方法。各种浏览器都在逐渐地满足这些标准，而这一趋势仍将继续；现在，编写符合 Web 标准的代码的责任就落在了所有开发人员的肩上。 http://msdn.microsoft.com/msdnmag/issues/07/04/AS
注意：如下命令必须进入到Tomcat的bin目录才能执行。如果你配置好了环境变量就可以在任何路径下执行了。
(1)bin目录：存放windows或Linux平台上启动和关闭Tomcat的脚本文件，可以直接开启关闭tomcat服务。还有一些jar包如tomcat-juli.jar；存放的一些脚本文件如下：（部分重要的）：
Author：Gorit Date：2021/8/22 2021年发表博文：20/30
我们可以通过shell脚本把以下操作进行封装：代码同步，打包，编译，重启进程，启动服务；一键执行shell，避免重复劳动。
前言：博主资历尚浅，很多东西都还在刚起步学习的阶段，这几天开发任务比较轻，就在自己window系统下，模拟部署远程服务器，利用Jenkies + Ant + Tomcat 搭建了一个自动发布部署的环境，特分享给大家。如果有哪些说的不对的地方，还请大家不吝赐教。 1、工具版本 Ant:apache-ant-1.9.1 Jenkies:jenkins-2.46.3 Tomcat:apache-tomcat-8.0.43 系统:window7 开发工具:IDEA 2、Web项目 简述：这里只是在本地简单的
自动化部署主要是为了解决项目多、环境多、持续集成慢、部署操作麻烦、手动操作易出错、自动化运维等问题。
目前开始写初步部署，因为我是完全用jar包部署的，直接部署的。没有放在docker容器中，所以我先这样做了。因为目前项目还是存在许多不足的地方，只是功能上的不完善，所以目前开始写jar包的初始部署运行。
Java 17 已正式发布，新版本提供了不少新特性和功能增强。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。
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。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
大部分 web 以及企业级 Java 应用可被分成三部分：与用户交互的前台，与数据库这样的后台系统交互的服务层，以及它们之间的业务逻辑。最近这段时间，通常我们会使用框架来实现前台和后台的需求（例如：Struts, Cocoon, Spring, Hibernate, JDO, 以及实体 Beans），但是却没有一种标准手段很好的组织业务逻辑。像 EJB 和 Spring 这样的框架都以 high level 方式处理，这无助于组织我们的代码。除非我们改变这种凌乱，否则系统将不会健壮，框架中杂乱的 if...then 语句能带给我们可配置性、可读性的优点，以及在其他地方复用代码的愉悦吗？本文将介绍如何使用 Drools 规则引擎框架来解决这些问题。
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
上面代码的意思是，当部署项目(make install)时，如果是qnx平台则将编译输出文件复制到/tmp/$${TARGET}/bin目录下。如果不是，则再次判断，如果是unix平台集但并不是andorid平台时则将编译输出文件复制到/opt/$${TARGET}/bin目录下。
配置文件地址:springboot/fastbee-admin/src/main/resources/application.yml
项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
最近因工作需要，研究了一款Python项目。作为java程序猿，习惯于java项目一个包就可以在任何平台上运行，因此在研究该项目伊始，本着也能够将Python项目打包部署的期望，研究了下python项目部署方法。
这里需要在 系统管理->系统设置->Publish over SSH配置远程部署的服务器，如图：
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。
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