创建应用程序 创建SolverFactory 来为每个数据集构建Solver 加载数据集 使用Solver.solve()进行求解 输出数据集的解决方案 通常一个应用包含一个SolverFactory...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...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....private static final Timeslot TIMESLOT2 = new Timeslot(DayOfWeek.TUESDAY, LocalTime.NOON); // 构建约束校验器
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。...因为这些有运筹学或应用数学背景的高级人才，在学习、研究阶段已对这些求解器有一定应用基础，当他们毕业后从事相关领域工作时，这些他们熟悉的商用软件也相应地更有优势，更容易占领市场。...OptaPlanner的求解特点 在求解过程中，OptaPlanner与其它求解器有所区别。...因为，就算其中有部分人员在校时是研读相关专业，但若这类人员毕业后并没有持续这方面的工作，未能积累相当的规划方面项目经验，在面对零散、复杂的业务实体、约束与目标时，也很难将这些场景很好地建模成数学规划模型...OptaPlanner在普通企业的规划类项目中可发挥的优势与限制 因应普通企业的人才资源限制，一个可以省却业务模型到数学模型转换的求解器，可以让规划类项目门槛降低不少。
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。...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。...在7.32.0.Final版本之前，求解器规划问题时的接口方法是Solver.solve(),这个方法是同步的，需要规划完成后才能返回。...SolverManager是7.32.0.Final版本提供的新接口，通过此接口我们可以在调用规划核心程序进行问题求解时，调用线程即时返回，从而实现调用线程与规划线程异步执行。
2.4 与spring boot集成 2.4.4 添加依赖 org.optaplanner optaplanner-spring-boot-starter... 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。
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。...; import org.optaplanner.core.api.domain.variable.PlanningVariable; // 标识这个类在求解过程中需要变更，因为他会包含至少一个规划变量
# 背景 在进行实例的动态推断和构建时，我们会经常使用到反射这一技巧，然而在某些场景中反射的效率显得有些力不从心。从JDK7开始，MethodHandle被推出，用于解决反射的效率问题。...提示 OptaPlanner是一个开源的轻量级、可嵌入的约束满足引擎，可求解规划问题，100%由Java编写，可以在任何JVM上运行，也可以在Maven中央存储库中使用、支持多种平台下载。...在底层，OptaPlanner 将复杂的人工智能优化算法（例如禁忌搜索、模拟退火、延迟接受和其他元启发式算法）与非常有效的分数计算和其他最先进的 NP-complete 或 NP-约束求解技术相结合。...，而采用Java编译器去动态生成代码的方式，虽然效率上达到原生，但写的很不方便。...-动态根据class带入参创建实例 该场景的主要动机造异常轮子Assert时，动态根据异常消息message和异常class构建出异常实例，从而达到抛出异常的目的，而取代通过new的方式抛出异常 改造前
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...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。 ...OptaPlanner号称经过大量单元测试，压力测试，有良好的稳定性，不可能就这样被我把错误试出来的。但切切实实地抛出了这个异常，而我却没有任何办法。...现在办法有两个，一个是等OptaPlanner团队在JIRA上对我提交的issue进行处理，看是不是真的在OptaPlanner中存在这么一个Bug.
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。...当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"...（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。...在安排机器时工作时，决定各个机器的维修次序是很困难的，因为损坏无时无刻地发生着。...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。
当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"...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。...在安排机器时工作时，决定各个机器的维修次序是很困难的，因为损坏无时无刻地发生着。...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。
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。 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。...return HardSoftScore.of(hardScore, softScore); } } 不幸的是，这不能很好地扩展，因为它是非增量的：每次将一节课分配到不同的时间段或房间时，...; // 规划方案类 @PlanningSolution public class TimeTable { // 值域提供器 @ValueRangeProvider // 问题事实集合属性...timeslotList; this.roomList = roomList; this.lessonList = lessonList; } ... } 这个类作为方案输出时：...lessonList 具有 @PlanningEntityCollectionProperty 注解，因此 OptaPlanner 可以在求解过程中更改它们，而 TimeTableConstraintProvider
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...约束求解器是不是人工智能的其中一个分支？
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...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。...通过使用一些更高级的算法，OptaPlanner可以在合理的时间内，对这些规划问题找到相对较优解。...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。...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。
关于批量规划的实现，在OptaPlanner刚推出SolverManager可实现批量规划时，本人曾写过一篇简介文章：OptaPlanner 7.32.0.Final版本彩蛋 - SolverManager...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。
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。...切割库存：在切割纸张、钢材、地毯等时最大限度地减少浪费。 体育日程安排：为足球联赛、棒球联赛规划比赛和训练时间表。 财务优化：投资组合优化、风险分散等。...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。...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。 1.2.3 规划问题存在巨大的搜索空间 规划问题有许多解决方案。...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。
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。...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。...批量求解的作用 在一些不太需要实时规划，规划求解不需要太频繁，运算需时较长的情况，批量求解就可以发挥较好作用。...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。
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...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)。...具体的求解方法在选择框下方有简单解释，我们选择默认的【非线性GRG】或【单纯形法】即可。 6.【求解】：点击【求解】按钮，即会启动求解器进行规划求解。...（Google的在线规划服务，是通过WebAPI提供的，因此其求解器是部署在Google自己的服务器上）。...非IT专业人员在实际生产活动中，遇到此类线性规划问题时，可以通过此方法对问题进行求解。
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。...这也是为什么一些对业务逻辑表达方式更友好，描述语法语义更丰富，通用性强的规划引擎(其核心是一个求解器 - Solver)，更容易在软件工程实践中被成功应用。...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。
是一个约束解决器，它可以优化业务资源，规划各种案例，例如车间调度，职员排班，云优化，任务分配，工作排程，装箱等相关的问题，例如下图。 ...当然，当你需要一个独立的，具有良好扩展性的规划服务组件时，可以直接使用Optaplanner建立自己的规划服务器，通过Spring等框架，对外提供规划服务。 ...还存在一些条件规则，例如：任务最迟需要什么时候完成，人员每天最多只能上班8小时，在指定的时间段内资源是有限的。以后称约束 - 官方称Constraint 3....约束就是根据业务规则抽象出来，针对规划变量，在求解规划问题时候的一种限制，或惩罚机制。也就是说，约束是用来制约引擎对规划变量的赋值行为的。例如一个人不可能有超过24个小时的可用时间。...可能解，可行解，相对最优解与绝对最优解 在规则问题中，需要清楚解的概念，在OptaPlanner里称作solution, 即方案。在本系列文章中，解与方案是相同的意义，请注意。
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?...没错，除了每个点没有编号之外，你也不是在点上找米老鼠（也没有特定的连接要求）。...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。...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。
是一个约束解决器，它可以优化业务资源，规划各种案例，例如车间调度，职员排班，云优化，任务分配，工作排程，装箱等相关的问题，例如下图。 ...当然，当你需要一个独立的，具有良好扩展性的规划服务组件时，可以直接使用Optaplanner建立自己的规划服务器，通过Spring等框架，对外提供规划服务。 ...还存在一些条件规则，例如：任务最迟需要什么时候完成，人员每天最多只能上班8小时，在指定的时间段内资源是有限的。以后称约束 - 官方称Constraint 3....约束就是根据业务规则抽象出来，针对规划变量，在求解规划问题时候的一种限制，或惩罚机制。也就是说，约束是用来制约引擎对规划变量的赋值行为的。例如一个人不可能有超过24个小时的可用时间。...可能解，可行解，相对最优解与绝对最优解 在规则问题中，需要清楚解的概念，在Optaplanner里称作solution, 即方案。在本系列文章中，解与方案是相同的意义，请注意。
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