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仅选择冲突的实体

OptaPlanner是一个开源的约束求解引擎,用于解决排班、路径规划、资源分配等问题。它基于优化算法,通过搜索和评估候选解决方案来找到最优或接近最优的解决方案。

OptaPlanner的核心思想是将问题建模为实体和约束的集合。实体代表问题中的对象,约束定义了实体之间的关系和限制条件。在解决问题时,OptaPlanner会根据约束条件对实体进行排列组合,并通过评分函数对每个解决方案进行评估。然后,它使用优化算法来搜索最佳解决方案。

OptaPlanner的优势包括:

  1. 灵活性:OptaPlanner可以解决各种类型的问题,包括排班、路径规划、资源分配等。它提供了丰富的建模工具和算法选项,可以根据具体问题进行定制。
  2. 高效性:OptaPlanner使用优化算法来搜索最佳解决方案,可以在大规模问题上快速找到接近最优的解决方案。
  3. 可扩展性:OptaPlanner可以与其他技术和工具集成,如数据库、前端应用程序等,以实现更复杂的解决方案。

OptaPlanner的应用场景包括:

  1. 排班问题:如员工排班、机器设备调度等。
  2. 路径规划问题:如物流配送路线规划、旅行商问题等。
  3. 资源分配问题:如任务分配、项目调度等。

腾讯云提供了一系列与OptaPlanner相关的产品和服务,包括:

  1. 腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE):提供了高度可扩展的容器化环境,可用于部署和运行OptaPlanner应用程序。
  2. 腾讯云数据库(TencentDB):提供了可靠的数据库服务,可用于存储OptaPlanner的数据和解决方案。
  3. 腾讯云函数计算(Tencent Cloud Function):提供了无服务器计算能力,可用于执行OptaPlanner的优化算法。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍,请访问腾讯云官方网站:腾讯云

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

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。

00

OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)

在之前的文章中,已介绍过APS及规划的相关内容,并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序,并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解。但在此之前,我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以,本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容,作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法,毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来,更不是要研究各种寻优算法;只是理解一些概念,用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中,可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。

00

OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(2)

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。

01

关于APS在企业生产计划上的应用

本人是名软件开发人员,从事软件开发工作10多年。近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主要是APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling, 高级计划与排程技术。其实就是计划的一种优化手段,其中使用了一些优化算法,令计划的质量更高一些。通过该技术生成的计划,在达到一些硬性约束的基础上,能实现更进一步的优化。例如满足生产工艺的同时,提高订单的按时交付率,降低成本等。从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司设计、开发排产程序(通过第三方规划引擎用、求解器实现)。从中也接触过不少排程产品,针对不同的场景,其适应性、可用性千差万别。长期制造企业生产领域的工作经历,令我有更多机会面对各种供应链、排产等方面的问题。本人细说一下APS技术在制造业的生产计划上的应用。

03
领券