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Optaplanner:基于PlanningSolution属性动态定义约束

Optaplanner是一个基于规划解决方案(Planning Solution)属性动态定义约束的优化引擎。它是一个开源的Java库,用于解决各种规划问题,如任务调度、资源分配、路径规划等。

Optaplanner的核心思想是将问题建模为一个规划解决方案,其中包含了问题的约束条件、目标函数以及待优化的变量。通过定义这些属性,Optaplanner能够自动地搜索最优解,以满足约束条件并最大化或最小化目标函数。

Optaplanner的优势在于其强大的求解能力和灵活性。它采用了启发式算法和优化算法,能够处理大规模的问题,并在合理的时间内找到较优解。同时,Optaplanner提供了丰富的约束类型和算子,可以灵活地定义和调整约束条件,以适应不同的业务需求。

Optaplanner的应用场景非常广泛。例如,在物流领域,可以使用Optaplanner来优化货物的配送路线和车辆调度,以降低成本和提高效率。在生产计划中,Optaplanner可以帮助制定最佳的生产计划,以最大化产能利用率和减少生产时间。此外,Optaplanner还可以应用于人员排班、资源分配、课程安排等各种规划问题。

对于Optaplanner的具体使用,腾讯云提供了一款名为"规划调度引擎"的产品,可以与Optaplanner无缝集成。该产品提供了可视化的界面和丰富的功能,帮助用户快速构建和优化规划问题。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云规划调度引擎的信息:腾讯云规划调度引擎

总结:Optaplanner是一个基于规划解决方案属性动态定义约束的优化引擎,适用于各种规划问题的求解。它具有强大的求解能力和灵活性,可以应用于物流、生产计划、人员排班等多个领域。腾讯云提供了与Optaplanner集成的规划调度引擎产品,帮助用户快速构建和优化规划问题。

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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。...; public class TimeTableConstraintProvider implements ConstraintProvider { // 定义约束 @Override...; import org.optaplanner.core.api.domain.solution.PlanningSolution; import org.optaplanner.core.api.domain.solution.ProblemFactCollectionProperty...; // 规划方案类 @PlanningSolution public class TimeTable { // 值域提供器 @ValueRangeProvider // 问题事实集合属性...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 获取用于计算得分的 Timeslot

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OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(2)

它具有固定的特性要求: 必须被注解为@PlanningSolution;本例中,它至少有三个属性: machineList - 机台列表,就是可以用于分配任务的机台,本例中指的就是上述那6个机台;taskList...还有一个是score属性,它用于在规划过程中对各种约束的违反情况进行打分,因为本例中存在了硬约束与软约束。因此我们使用的Score为 HardSoftScore....具体的代码如下,没有Maven基础的同学,请先自补一下Maven的知识,以下内容都是基于Maven的。...; import org.optaplanner.core.api.domain.solution.PlanningScore; import org.optaplanner.core.api.domain.solution.PlanningSolution...; import org.optaplanner.core.api.score.buildin.hardsoft.HardSoftScore; @PlanningSolution public class

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五、实现自定义配置属性动态加载

64-Bit Server VM by JetBrains s.r.o 开发工具:IntelliJ IDEA 2018.1.8 springboot框架:2.2.0 在我们日常开发项目时,经常需要自定义一些配置属性用于我们项目的一些启动配置...,这里我们就直接在application-dev配置文件中直接实现一下自定义配置属性的读取与使用,便于我们在dev和prod配置文件来回切换。...话不多说,开始行动: 1、在application-dev中增加如下配置: #自定义配置属性测试 system: username: admin password: testPassword 2...、声明一个controller进行读取这些属性并打印 @RestController public class CustomPropertieController { private Logger...log=LoggerFactory.getLogger(CustomPropertieController.class); /** * 读取systemc中的username属性

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【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

一个规划问题,基于有限的资源和指定的约束,有一个优化目标。优化目标可以是多种事物,例如: 利润最大化 - 优化目标得出的结果是尽可以高的利润。...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。...,在外行人看来,它的定义是:   对于一个问题: 在合理时间内可以容易地验证一个给定的解。 在合理时间内,目前尚没有行之有效的解法,能找到其绝对最优解(注1)。   ...这些约束会被定义在规划问题的Score calculation里(也称为适应度函数)里。规划问题里的每一个解的优劣,都可以通过分数来评价。...此外,尽管基于一个较小的数据集描述的一个规划问题,其可能解的数量通常是非常巨大的(如果计算正确的话)。

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OptaPlanner逐步学习(0) :基本概念 - 规划问题,约束与方案

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....OptaPlanner基于Apache Software License.协议的,你可以直接使用它作为商业用途。...下面,就开始对OptaPlanner中概念进行逐一讲解. 什么是规划问题(Planning Problem) 规划问题是 - 基于有限资源,及指定约束条件下达到优化目标(包括资源、排程安排等优化)....约束(硬约束与软约束)   上而我们把业务规则定义约束,其实目前针对排程方面的规划问题,主要是通过约束进行评分机制的寻优方法。...因此,硬约束可以被人视为是用于对规则行为进行定义的。 软约束:软约束是相对硬约束而言的,它是可违反的。

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OptaPlanner笔记1

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。...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的最优解。...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。...某些基础问题(例如N皇后问题)只存在硬约束。某些问题存在三个或更多级别的约束,例如硬、中等、软约束。 这些约束定义了规划问题的得分计算(也称为适应度函数)。规划问题的每个解决方案都可以用得分评级。

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OptaPlanner 基本概念 - 规划问题, 约束,方案

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....Optaplanner基于Apache Software License.协议的,你可以直接使用它作为商业用途。...并且它所有的包都可以从Maven中央库中获得,即只需要建立一个Maven项目,简单配置好依赖项,就可以开始基于Optaplanner的开发了。...约束(硬约束与软约束)   上而我们把业务规则定义约束,其实目前针对排程方面的规划问题,主要是通过约束进行评分机制的寻优方法。...因此,硬约束可以被人视为是用于对规则行为进行定义的。 软约束:软约束是相对硬约束而言的,它是可违反的。

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OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)

本文主要是讲述OptaPlanner是如何在用户定义的规则限制条件中,基于约束的限制,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),并找出相对最优的解出来。...软约束   软约束规定什么情况最优,什么情况次优,什么情况是差的;它是用来定义方案优劣的定量状态。...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里都是可以实现的,只不过按我们日常的逻辑,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...所以,在OptaPlanner的世界里,常见的做法是,定义一些约束,并设定相应的惩罚分数标准(即将约束量化),用来描述这个方案的制约因素,当这个约束被打破时,就作出惩罚性记分,那么到最后,扣分越少的方案就越好...它是一种优化约束,即在定义它的时候,就已经知道它必然是被违反的(也有可能完全不违反,那当然是好的,但如果是这样的话,就脱离了软约束的初衷了)。

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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

识别出业务实体,各个业务案例中有哪此约束,找出当前需要优化的要求。例如:生产计划中,结合订单与工艺信息,定义工单或生产任务。...因此,在OptaPlanner求解过程的初始阶段,会有一个从业务模型到数学模型的转化过程,也就是把业务模型转化为规划核心程序可识别的数学模型,例如对于用Drools脚本表达的约束与优化目标(硬约束和软约束...而从最近的OptaPlanner数个版本发布的内容来看,将来会加大对Java8及以上版本的stream特性的支持。目前已经发布了一些基于stream的评分API,稍后有时候我将会写一篇这方面的文章。...suject to在OptaPlanner中可视作硬约束, 目标函数则对应于OptaPlanner中的软约。...那么从业务上识别出哪些是硬性约束,哪些是优化目标后,应该如何通过约束实现不同的规则与优化目标,则需要对OptaPlanner中的评分体系有一定的理解,否则会较容易超出OptaPlanner的一些设计限制

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人类的规划能力有多强大?

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。...这仅仅是一个只有一个约束条件的简单路线规划问题,而在现实世界中,还需要将其它的约束条件考虑进行,例如车辆的运量,现实公路网络限制及一些个性化的业务约束。这些约束将会形成一个更为复杂的问题。...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)。...我们仍然需要人工规划,需要规划人员,但并不是用于寻找最优解,而是用来定义寻找什么解。搜索引擎,例如Google可以搜索Web的内容,但它需要人们指定它需要搜索什么信息。...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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多工序、多机台(产线)环境下的排程要点

例如通过工序的就绪情况来确定资源的就绪要求,例如MRP等,这些硬性的约束可以通过规则引擎(例如Drools)来确保在生成计划过程中,计划的安排满足各种业务规则;而无需通过规划引擎(例如Optaplanner...即是在资源分配上,如第一种情况:“单一资源、单一任务”一样,基于资源利用的一些原则进行资源分配。...为了便于描述规划过程中的各种情况,现先定义以下概念: 任务或生产任务:一个产品的一个工序的生产作业称作一个任务,例如印刷后加工有:过胶 -> 烫金 -> 丝印,则表示这个产品的后加工中有三个任务,分别是过胶任务...若在现实项目开发中,一个方案不合法的定义会更多,更丰富,且更复杂。一旦我们通过各种手段检测出一个方案是不合法的。...小结   自此,本文描述了基于Optaplanner设计APS排产引擎时,遇到比较棘手的问题。

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基于定义注解和Aop动态数据源配置

基于定义注解和Aop动态数据源配置         在实际项目中,经常会因为需要增强数据库并发能力而设计分库分表或者读写分离等策略,每在旧项目中引进新技术的时候都会带来一系列的问题,我们的目的就是去解决问题...,带着思考方式去重构系统,从中找到乐趣,对应引进自定义注解和Aop动态数据源配置技术带来的问题,我会在文章末尾介绍,也希望大神给予正确的引导,我们当时的需求就是:有一个XXX旧系统,我们在这个旧系统的基础上开发一个...我们只能通过沟通去了解他们旧系统的设计思路,带着一万个艹尼玛去写代码了;我们属于二次开发,需要在旧系统的数据库基础上开发自己的业务数据库,到这里就设计到二个数据库了(一个是旧系统的数据库,一个收银系统的数据库),项目之前能想到得就是自定义注解和...Aop动态数据源配置来实现,但存在坑,下面我会提出坑点;现在就让我们先从配置(本文是基于SSM框架下集成的动态数据源切换): 1.    ...疑问:如上配置是基于service为切入点,在百度的同时说可以将mapper(dao层)做切入点来做,但我实验了好几次也没成功,不知道这种方式是否能实现? 11.

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体现公平性公式在规划问题中的应用

本文是在Optaplanner创始人 Geoffrey De Smet先生的一篇文章《Formula for measuring unfairness》的基础上进行翻译而成。...我们先来看看两个关于公平,但又对立的定义: 如果大多数员工都认为对自己公平的,那这个方案就是公平的。 对于分得最多任务的员工而言,其所分的任务越少,则这个安排就越公平。...综上,我们找到了公平性的定义 - 尽可能平均,那么我们应该如何实现它呢? 衡量公平的方式 理想情况下,我们想通过计算出一个惩罚性分值,用于衡量一个方案的公平性。分值越低越公平。...那么在Optaplanner里要实现这种衡量方式,我们需要针对每个员工定一个分数级别,Optaplanner会按分数级别进行排序,来找最佳方案。但是,如果我们需要排的员工数量非常大呢?...原文地址: Formula for measuring unfairness​www.optaplanner.org

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APS技术中的多目标规划问题

再例如严重违反政策法规的制约因素,都会被定义为硬约束,力求在计划过程中无条件、零容忍地遵守。...硬约束与软约束存可以存在互相转换的可能 在实际业务环境中,某些因素被定义为硬约束或软约束,是与当时具体的情形相关的。某一因素在特定情况下需要确保不违反,则需要被定义为硬约束。...但相同的因素,有可能在另外的条件下,可以作出一定程度的让步,甚至放弃;则可定义为软约束。...通过Optaplanner实现上述步骤时,只需将【保证交期】、提高机台利用率】和【降低成本】三个目标设计对应的软约束(大家应该知道为什么要定义为软约束),通过BendableScore评分机制,定义为由高到低的三个层次即可...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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让IoC动态解析自定义配置(提供基于Unity的实现)

在《通过自定义配置实现插件式设计》中,通过在运行时对配置的动态解析实现了真正的“插件式”设计,其本质就是让配置自行提供对配置类型实例的创建。在这篇文章中,我们将更进一步,让自定义配置和IoC集成起来。...属性表示文件路径。...每个ResourceProvider配置具有两个相同的属性:Name和Type,以及一些自己专属的配置属性(比如DbResourceProvider的connectionStringName,XmlResourceProvider...它们除了定义自己对应的配置属性(connectionStringName和fileName),还需要重写GetCreationExpression这个虚方法。...,这里提供默认的实现——基于具体ResourceProvider类型的类型注册。

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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。...通过设置SolverManager的parallelSolverCount属性,可以设置引擎在批量运算时,可以并行求解的问题数。...多线程并行运算,指的是引擎在求解一个问题时,会将不同的可能解的子集分成多个线程同时计算(主要是计算约束分数和执行启发式算法)。...而SolverManager的批量求解过程中,parallelSolverCount属性设定的,是引擎在面对多个问题时,同时求解的问题个数。...因此,除非你对问题的复杂程度,CPU的核心和运算能力非常清晰,否则上述两个功能,还是设置为自动更好,引擎会根据计算资源运算时的工况,动态地自动确定并行求解的问题个数,及每个问题求解过程中应启动的线程个数

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