由于此用例具有硬约束和软约束， 可以使用HardSoftScore类来表示分数： 不能打破硬约束。例如：一个房间最多可以同时上一节课。 不应打破软约束。例如：教师更喜欢在相同的房间里教学。...硬约束与其他硬约束进行加权。 软约束也会与其他软约束进行加权。无论每种约束的权重如何，硬约束的权重总是超过软约束。...如果破坏了硬约束，那么它是一个infeasible solution（不可行方案），例如得分是 -2hard/-3soft 的方案。...如果遵守 了所有硬约束，那么他是一个* feasible solution（可行方案）*，例如得分是 0hard/-7soft 的方案。...private List roomList; // 规划实体集合属性（求解过程中会改变） // 对于每一个Lesson集合实例，timeslot和room这些规划变量字段通常是空值
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...上面描述了硬约束、软约束和评分机制。那么如何将这两种约束与这种评分机制关联起来，令评分机制可以实现软、硬约束呢？大家可能已经想到，在OptaPlanner给出了软分数，硬分数的概念。...就是我们的方案如果出现了违反硬约束、被扣除了硬分数的，它在OptaPlanner上就是一个不可行方案了。...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的情况外，在OptaPlanner进行规则的过程中，其实也起到非常大作用的。...先不说optaPlanner引来来排程；如果让你来排，对于各种硬约束，全都不给出一个分数，而是给一个定性的标识，就是一旦出现违反了，就报一个违反硬约束的消息出来，你会怎么样?
本例我们假设有以下业务规则，以下称为约束，其中包括硬约束（不可违反），和软约束（尽量不要违反，但将不可避免；如果违反，尽可能令违反的程度减到最小） 硬约束： 任务只能被分配到可以处理它的机台上，以机台的...但这种方法在数据量增大，或更多判断条件的时候是不可行的，而我们日常处理这类问题（例如排生产计划），当找到的排产方案只要满足了所有硬约束(其实光是满足硬约束的方案，如果不通过程序来实现，人类也很难很快找到...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....对了，那就是约束规则（2硬1软的约束）如何在这些类的关系中体现呢？其实上面这些类关系是没办法表达这些业务约束的；如果需要表达这些约束，还需要创建一些用于计分数的类，用于对每个约束的违反情况进行记分。...至此，Optaplanner已经帮大家找到最佳方案了，大家可以自行验证一下，试试如何将上面分配方案的一些任务移到其它机台，它能否保持不违反2个硬约束的前提下，得到比700更小的机台成本？
约束（硬约束与软约束） 上而我们把业务规则定义为约束，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。...也就是说在满足了硬约束的前提下，再对软约束进行判断，如果软约束能不违反就最好，要是必须违反，违反得越少，所得的方案就越好。...例如成本高低就是一种软约束，生产运营中不可能不产生成本，那么如果成本越低，那么方案肯定越好，当然是在满足了硬约束的前提下。...即若存在一个解，它对任何一个硬约束都是符合的，则称这个解为可行解。可行解是可能解的一个子集。...可行解是可验证的，只要根据目前所有的硬约束，对解中的每一个规划实体中的每个规划变量，逐一核对，看是否符合所有硬约束，如果符合，那就表示这个解是可行解。
本文将以制造业中的生产计划为背景，介绍APS技术中的处理多目标规划问题相关知识与经验，介绍多目标规划问题的求解，是如果反映在生产计划优化系统的设计过程中的。...下面对这两种约束进行详细分析。 硬约束 以制造业的生产环节为例，硬约束是指那些在制定生产计划过程中，是一种定性的制约因素，其对应的约束必须遵循；一旦违反，会令计划不可行。...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。...最好的情况下，APS系统生成的生产计划，其硬约束、软约束都完全符合。...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。
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。...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。...1.2.2 规划问题存在约束（硬约束或软约束） 通常，规划问题存在至少两个级别的约束： 绝对不可破坏的（负面）硬约束。（例如，一名教师不能同时教授两节不同的课程。）...如果可以避免，就不应该破坏的（负面）软约束。（例如：某教师不喜欢在星期五的下午授课。） 某些问题也可能存在积极的约束： 如果可能的话，应该满足的（正向的）软约束。
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。建模过程其实是把业务场景中的参数、变量、规则和优化目标等要素，转化成可被规划引擎识别，并运算的优化模型。...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。...而OptaPlanner规划引擎正好为我们省去这一步，只需完成业务分析、归纳，建立业务模型，即可作为引擎的输入进行求解。...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...suject to在OptaPlanner中可视作硬约束, 目标函数则对应于OptaPlanner中的软约。
OptaPlanner是一个轻量的、可嵌入的，可以对规划问题进行优化的约束满足引擎，它可以解决案例有： 员工排班：为护士、维修工等人员制定上班时间表。...规划车辆运动路线：通过已知的地图工具，为货运、客运（货车、火车、轮船、航班等）规划交通工具多目标的运行路线。...1.2.2 规划问题存在约束（包括硬约束与软件约束) 通常来说，一个规划问题至少包括两个层次的约束： (负面)硬约束，不可被违反。例如：一个教师在同节的时间内不能同时上两门课。...一些比较基础的规划问题(例如8王后问题)，只存在硬约束；有一些规划问题则存在超3层，甚至更多层次的约束。例如：硬约束，中间约束和软约束。 ...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。
其中添加了一些扩展性的意译，基本上能在脱离Optaplanner官网上下文情况下，一定程序上表达到Geoffrey的意思吧，有不正之处请大家多多指点。为谢！ ...历史小知识：第5代(计算机)计划 近20年以来，人工智能是个不太受人待见的语汇，要了解其原因，我们需要回到1982年，当时日本决定大力投资第5代计算机 - 一个人工智能平台，将要超越现有的计算机，并打破...作为应对与跟进措施，其它国家也启动了类似的计划，突然间，研究经费从天而降，引致80年代的人工智能热潮。 最终计划还是失败了。...尽管获得了近10年的资助，但第5代计划的研究中，几乎没有展示出任何实用的成果。之前的一些研究,包括：大数据，智能电话和更高速的计划机，均未达到可行。其它一些研究则完全无用。 ...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
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...在对印刷工序定制生产计划时，就会优先使用CMYK印刷，但这个也不是绝对的，例如如果CMYK资源已经超出负荷时，不动用专色印刷就无法实现按时交货时，还是会放弃成本这个约束，来迁就交期这个更高优先级的约束的...因为一个正常的产计划会存在时间与空间两个主要维度，其中的空间维度本文的场景中就是机台，表示为一个任务被分配到了指定机台。...例如：印刷行业中的印刷后加工工序，做完洒金粉工序，是需要等待一定时间，令金粉固化后，才能进入下一工序的，那么也就是说这个工序与下一个工序之间存在一个最短时间间隔的限制，否则是会产生质量事故的，因此是一个硬约束...为谢。
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;...测试约束 可使用ConstraintVerifier对每一种约束条件进行单元测试 import org.junit.jupiter.api.Test; import org.optaplanner.test.api.score.stream.ConstraintVerifier...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。...如果测试失败将报错如： java.lang.AssertionError: Broken expectation.
说到生产计划，可能大家遇到最多的都是MPS（主生产计划），它只是一个很高层次的计划，只能计划到车间（顶多是产线），时间上最多只能精确到天；更多的算是企业层面的计划，不太具有实操性。...一种是硬规则(相对应的制约，后面的篇章里会叫做硬约束)，和种是软件规则(相对应的制约，后面的篇章里会叫做软约束)。...硬规则就是一些不能违反的规则，例如一个产品所使用的原料必然是指定范围内的，需要使用指定的机台进行生产，否则就不可能生产出来，或出来的必然是报废品。...但如果现在正是旺季，而一个很重要的客户给订单过来，要一个生产普通产品，如果不用这个天价机台生产，那铁定是无法按期交货了，会影响后以后的合作，这时候老板也只能亏一次，起用这个天价机台了。...我们的主角Optaplanner就是这么一个集成了这么多数据工具的一套开源软件。一下篇我们就开始对Optaplanner进行学习。惊不惊喜？意不意外？
关于OptraPlanner的约束详细用法，可以参考官方资料： https://docs.optaplanner.org/7.41.0.Final/optaplanner-docs/html_single...对OptaPlanner有初步认识都清楚，我们使用OptaPlanner规划建模时，需要在模型中表达一系列约束，以描述各个业务实体的约束和规划的优化目标。...requiredCpuPower) -> requiredCpuPower - computer.getCpuPower()); } 该代码是CloudBalance中用于，计算限制一台计划机被分配超出其...重复提示一下，Constraint Stream功能是7.31版才开始提供的功能，从功能接口上应该是未够成功的，如果需要在项目中实现一些更为复杂的约束描述，建议暂时还是不要直接使用。...可是如果大家也跟进将OptaPlanner的程序包也更新到最新版本，就会发现，很多一些常用的接口、方法，都已经被标准为将为放弃，从Javadocs上可以看到一些当前版本被标识为@Deprecated的方法
1.5.3 使用maven 修改pom.xml 导入optaplanner-bom以避免为每一个依赖项重复添加版本号 ......如果同一名教师每周向同一学生组多次教授相同一门科目，那么这样几个Lesson实例只能通过id来区分。 例如，9年级每周有六节数学课。...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。...因为OptaPlanner更改了这些字段，所以Lesson 是一个planning entity（计划实体）。...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）。
如果Optaplanner引擎有版本更新了，你又想使用的话，那只能重新下载、配置。所以，现在Optaplanner官网通常都是推荐通过Maven的方式来建议项目。...有版本更新的时候，你所使用的包也可以更新为最新版本，而无需人工下载。...这就是典型的资源规则问题了，大家可以扩展到供应链各个环节中的场景，例如APS（Advanced Planning and Scheduling, 高级计划与排程）中，如何将任务按一定的要求分配到指定的车间...三、导入示例源码并试运行 接下来我们就一步步把源代码都导进Eclipse里慢慢分析一下，如果要实现一个规则程序，至少需要用到Optaplanner哪里功能，需要建议哪些对象和规则。...你们的电脑如果是第一次导入Optaplanner的项目，将会有一个比较长的下载依赖包过程，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还会原始的项目信息，为源创建好各种包。
2.根据数学模型，定义运算关系：本模型中，我们的目标是求得当z最大时变量x,y的值(x,y在运筹学的规划模型中被称为 决策变量；在Optaplanner中，它们被称作规划变量)。...【遵守约束】：该项内容表示本次规划需要符合的约束条件，也就是模型中的s.t.部分(s.t. 是subject to的缩写)和各个不等式和各变量的范围条件。...按相同的规则设置好资源2和资源3的约束条件。另外对于决策变量x,y，模型中有这两个变量应为整数，且大于等于0的约束。因此，分别选择B6和C6，并在条件表达关系选择int即可。...Objective coefficient:该字段表示该决策变量在目标函数中的系数，也就是目标函数表达式中，x前面的常数，从模型的目标函数上可以看到x前面的技术系数为20，因此填入20即可。...以相同的规则填入决策变量y相关的信息。 下面介绍约束的输入，点击【Constraints】页签，页面将会展示约束条件填入界面： a.
计划部门根据产品的产工艺参数，结合订单的数量与交期要求，生成以生产工单为基本单位的生产计划，因为层次较高，粒度较大，通常被称作主生产计划（Master Planning)。...这种背景下，计划的不确定性极高，质量极难保证。甚至某些情况下，即使一些经验老道的资深生产调度人员编排出来的作业计划，如果有足够多的时间与资源去逐步推导，到最后也可能是一个不可行计划。...但传统的、基于运筹学的APS技术，使用的还不是人工智能相关研究成果；而是基于有限资源、固定条件约束下的最优方案分搜寻技术。它的原理就如上面的例子，会把人们对计划的要求划会为硬性约束与软性约束。...我们基于Optaplanner + Drools作为规划与规则核心引擎，结合自身业务规则，将业务场景中的各类实体抽象（即建模），并将种类繁多的业务规则，抽象总结为硬约束与软件约束（其实对应于数学规划上的条件约束与目标函数...然后通过程序使用Optaplanner中的适当模式进行自动产生精确到分钟的生产计划。
A：在硬解析的时候。 注意：如果硬解析失败，会报一个非常经典的错误Ora-4031。...统一书写风格；使用绑定变量。 sql=>ASCII码值=>hash值=>运算=>挂哪个链上。...，只用来放大对象) 把保留区设置的足够大，可减少很多4031的错误。...alter system set shared_pool_size=150M scope=both; 10g之后，统一的一个参数sga_target （动态参数） sga_max_size（静态参数，用来约束...如果sql语句没有共享，硬解析非常多，shared pool的作用是反的，就是设置越大反而越不好。 10g以前。不超过1个g。 10g以后，可以超过1个g，2个g ，5个g。但也不建议设置太大。
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