*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。
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? 以下为译文: 在规划方面,我们人类比机器(计算机
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。
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.
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。
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:
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。
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。
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。
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:
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。 这被称为Constraint Satisfaction Programming(约束规划,这是运筹学学科的一部分)。
OptaPlanner 7.9.0.Final之前,启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候,只能单线程进行的。也就是说,当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中,细化到每个步骤(Caculation),都只能排队在同一个线程中依次计算,不管你的问题是否存在并行计算的可能。很显然这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下,是相当不利的。就算是一些在业务逻辑上无法实现并行运算的情况,在引擎自行调用指定的算法进行寻优时,若可以将每个Step,甚至每个Move的运行操作,适当地分配到不同的线程中执行,那么在多核CPU的环境下,无疑能大大提升规划运算性能,从而在规定的时间内行到更优的效果。毕竟对于NP-Hard/NP-Complete问题,除了比较算法优劣外,另一个维度对比的就是运算量,单位时间内运算量越大,找到更佳方案的机率越大。
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。SolverFactory是线程安全的,但Solver不是。
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。因为其博文发表在Optaplanner的官网上,因此,其行文过程中存在一定的上下文默认情况,如果直译原文,将会大大降低其可读性。因此,本文是在原文的基础上添加一些本人修饰的表达而成。
以下是翻译Optaplanner创始人Geoffrey De Smet的一篇文章《Does A.I. include constraint solvers?》。 因为英语及中文表达习惯的差异,以该
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础。看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产、排班、资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例。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 OR-Tools应用的文章,并与Optaplanner作些关联对比。
2、每个计划节点代表了一个特定类型的处理操作,计划节点中包含了执行器执行所需要的全部信息
Timeslot类表示教授课程的时间段,例如:星期一上午10:30-11:30或星期二13:30-14:30。为简单起见,所有时间段的持续时间相同,午餐或其他休息时间没有时间段。 时间段没有日期,因为高中的课程表每周都是一样的。 因此,无需进行连续规划(18.4)。
在进行APS(高级计划与排程)系统开发时,绝大多数情况下是需要考虑多目标的。但面对多目标问题进行规划求解时,我们往往极容易因处理方法不当,而影响输出结果,令结果与用户期望产生较大差别。事实上很多时候用户,面对此类问题也无法给出一个确定的合理的期望,因为多个目标混合在一起的时候,产生复杂的规划逻辑,用户自身也会被迷惑,到最后就错误地提出一些所有目标都达到极致的“完美”计划要求;但客观上是不存在这种“完美”计划的。
从今年年初就一直在喊的具有革命性、未来性、开创新纪元的 JDK 21,正式发布了!
来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
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。在JDK8,MethodHandle又与Lambda进行深度结合,成为Lambda的最底层调用方式。在JDK9,MethodHandle又被进一步增强。 在开源项目中,Mybatis Mapper的动态代理实现则运用了MethodHandle。
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。
关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。
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。
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。
向刚才做的这两个操作(插入一个没有部门的员工和删除一个带有员工的部门),这种情况都是不应该发生的。
上一篇讲了比较简单的单表查询以及MySQL的组函数,这一篇给大家分享一点比较难得知识了,关于多表查询,子查询,左连接,外连接等等。希望大家能都得到帮助! 在开始之前因为要多表查询,所以搭建好环境:
Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时,常常会蒙了圈,文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型,它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中目前支持的主要几种流的类型,以及它们之间的转换关系。
英文单词DataBase,简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义:存储数据的仓库,实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
摘要:本文由腾讯高级工程师杜立分享,主要介绍腾讯实时计算平台针对 Flink SQL 所做的优化,内容包括:
整数:INT。 ⼩数:DECIMAL。 字符串:TEXT。 ⽇期与时间:DATETIME。
本期的 Java 新闻汇总主要会介绍 OpenJDK、JDK 18、JDK 19、Quarkus 2.7.2.Final、JReleaser 早期访问版本以及多个 Spring 项目的更新,包括 Spring Boot 2.7.0-M1、2.6.4、2.5.10 版本,Spring Data 3.0-M2 的新 strong>ListCrudRepository 接口,Spring Security 5.7.0-M2、5.6.2、5.5.5 版本,Spring Session 2021.1.2、2021.0.5 版本,Spring Shell 2.1.0-M3 以及 Spring Batch 4.3.5。
前一篇文章我们使用笛卡尔积运算符来组合来自多个关系的信息,本文介绍“连接”查询,允许程序员以一种更自然的方式编写一些查询,并表达只用笛卡尔积很难表达的查询。
因为之前看过《Mysql必知必会》,所以看到这本书的名字之后挺感兴趣的,但是内容比较基础和入门所以大多是跳读的,本次笔记更多是结合过去所学内容。
联合查询是多表查询的一种方式,在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下,合并多个查询的结果
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用',' 如:
2、create database if not exists 数据库名 (判断数据库是否存在,不存在则创建)
注:每个表中至少要有一个主键。 主键用于唯一地标识表中的每一条记录,可以定义一列或多列为主键。
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容: http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/141092p2.htm
3、SQL:结构化查询语言,用于和数据库通信的语言,不是某个数据库软件特有的,而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
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本文是计算机视觉领域顶级会议 ECCV 2020 入选论文《Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective》的解读。
1.分组查询 -- 查询选修三门课以上的学生的学号 select Sno from SC group by Sno having count(*)>3; 2.修改表结构 -- 添加列 alter table 表名 add [column] 列名 数据类型 [完整性约束]; -- 删除列 alter table 表名 drop [column] 列名 [cascade|restrict]; -- 添加约束 alter table 表名 add constraint 完整性约束名; -- 删除约束 alter
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