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规划引擎工作原理及简单示例(2)

开篇 在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner文章里(OptaPlanner规划引擎工作原理及简单示例(1)),老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握一些基本概念,这些概念有助于后面的内容理解...对于前面这句对计划制定工作描述,其实可以细作提练,其隐含了两个意义,分别是“合理地”和分配到“合适”机台。...:一来会令工作效率骤降;再就是人是有可能出错,比较容易出问题;甚至超出人处理能力。...machinesAssigned = assigned.getTaskList().stream().map(Task::getMachine).distinct().collect(Collectors.toList...接下来,该系列文章将按两个方案开展,一方面按Optaplanner各个特性,详细讲解各种功能使用方法与工作原理。

3.4K11

OptaPlanner规划引擎工作原理及简单示例(1)

,并在这个小程序基础上对OptaPlanner中更多概念,功能,及使用方法进行讲解。...以便在接下来一系列文章中,可以快速无障碍地理解我所讲解更细化OptaPlanner功能。   ...例如:一个计划成本是否足够低;一个排班表到底有多大程度上合理性,例如一个人正常情况下是需要5天工作,但如果遇到特殊情况,也可以连续工作6天,但这种情况是特殊,需要额外付加班费(成本上升)最好不要出现这种情况...那么在编制这个排班表时候,如果有一个方案是需要有人员连续工作6天,但如果找到另一个方案,可以令所有人均不需要连续工作6天,那么,后面这个方案就比那些有人需要连续工作6天方案更好了。...大家可能已经想到,在OptaPlanner给出了软分数,硬分数概念。

1.6K00
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

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受约束资源(员工、资产、时间和金钱)。OptaPlanner用来优化这种规划,以实现用更少资源来做更多业务。...OptaPlanner 是一个轻量级、可嵌入约束满足问题求解引擎,可优化规划问题。它适用场景例如: 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。...,例如一个人工作小时数、他们使用某些机器能力或设备之间兼容性。...这意味着解决问题可能比你预期要困难,因为常用技术不足以解决问题: 蛮力算法(即使是再聪明变体)将会耗费大量时间 快速算法(例如在装箱问题中,先放入最大物品)将得到远远偏离最优解解决方案。...通过使用先进优化算法,OptaPlanner 可以在合理时间内为这类规划问题找到接近最优解决方案。

34320

盘点一个Pandas处理基础题目

'Y' : [10, 15, 11, 20, 21, 12, 14], 'Z' : [22, 20, 18, 20, 13, 10, 0]}) df 预期结果如下图所示...: 二、实现过程 这里【月神】给出一个可行代码,大家后面遇到了,可以对应修改下,事半功倍,代码如下所示: import pandas as pd df.groupby('X')[['Y', 'Z'...]].agg(lambda x: x.tolist()) print(df) 运行之后,结果就是想要了。...后来【月神】给了一个新方法,如下所示: df.groupby('X')[['Y', 'Z']].agg(list) 运行之后,结果如下图所示: 确实太强了! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

22620

我这有个数据集,向取出每天每个国家确诊数量前30数据,使用Pandas如何实现?

res = df.loc[df.groupby('date')['total_cases'].nlargest(30).index.get_level_values(1)] dic = res.groupby...('date')[['location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果: 先取值,...最后转成字典嵌套列表,顺利地帮助粉丝解决了问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问,感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出思路和代码解析,感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。

1.1K10

OptaPlanner - 把example运行起来

经过上面篇长篇大论理论之后,在开始讲解Optaplanner相关基本概念及用法之前,我们先把他们提供示例运行起来,好先让大家看看它是如何工作。...以下我们就先把这些示例运行起来,先看看整体情况,下一往篇我们再把示例源码导进Eclipse,拿一个简单经典示例,讲解一下Optaplanner规划引擎工作时需要哪些要素,它是如何工作。...也是Optaplanner作者,10多年前他开发了Optaplanner,前些年他把它贡献给了JBoss开源社区,任这个项目的头儿。...Optaplanner示例程序都提供这些示例相关数据,只要选择就可以了,所以还是比较贴心,但我们自己做项目过程中,去生成、处理这些数据工作量,就占了系统不少比例了。...运行并解读示例: 点击顶端Solve按钮,引擎就开始工作,它会不断尝试不同组合方案(这是一个非常复杂过程,涉及到中种搜索算法Tabu,模拟退火等),找到既满足Process对CPU、

1.5K50

kaggle实战-黑色星期图画像分析

"), 1, 2) fig.update_layout(height=500,width=800) fig.show() 总结:26到35岁的人群,年轻人,大部分都是工作多年用户...C城市果真是消费主要城市 画像8:不同婚姻状态消费次数和金额 In [37]: df10 = df.groupby(["Marital_Status"]).agg({"User_ID":"nunique...) fig.show() 在一个城市停留1-2年内用户更容易成为消费主力 画像10:销售额Top20商品 In [46]: df13 = df.groupby(["Product_ID"]).agg(...:销售额排名前20商品其总销售额占据整体73%,基本上是符合我们听到二八法则 画像11:商品种类 In [51]: df14 = df.groupby(["Product_Category_1"]...() target = df20["子类索引"].tolist() # 流量值 value = df20["数据"].tolist() # 生成绘图需要字典数据 link = dict(source

17230

普通企业规划类项目中,OptaPlanner更适合作为APS规划优化引擎

因为这些有运筹学或应用数学背景高级人才,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,这些他们熟悉商用软件也相应地更有优势,更容易占领市场。...该工作主要目的是对业务进行抽象、提练和业务模型设计。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。...车辆路线规划场景中,根据车辆参数、运送物料特性与要求等信息,识别出线路要求,走该节点顺序,最大运载量,节点走访时间限制等特性。在真实项目场景中,这些工作应该由经验丰富APS顾问和业务顾问来完成。...对于有运筹或应用数学背景研究人员,且经历过一定数学建模实践训练后,这些工作并不困难。但我们常见普通企业里,这类人才相对缺乏。通常情况下只能与高校、科研单位合作,才能获取此类人才资源。...而这些编译后函数,可以反映出相应数学模型。即OptaPlanner帮我们实现了从业务模型到数学模型转化工作

2.3K00

BS1048-基于Python+scrapy+Echarts开发实现互联网职位画像分析系统

系统爬虫端主要采用scrapy实时采集分析智联招聘、boss直聘等工作网站岗位数据,通过数据过滤,去重,变换成规则化数据写入mysql数据库。...数据可视化平台主要采用echarts图表技术,实现针对岗位数据进行画像处理,分析不同维度岗位热度等等。...,统计系统内部招聘岗位月薪按照时间分布情况,给出柱状图及折线图、地图,饼状图等多种方式分析不同岗位在各时间段招聘情况。...path = 'zwyx_dd.html' page=Page() df = read_frame(qs.all()) if len(df)>0: df_group=df.groupby...()[0] year=group['year'].tolist()[0] df_new=group.groupby('province').apply(get_echarts_all_by_zwyx_value

34230

【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

在此之前,针对APS写了一些理论性文章;而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质,几少量入门级帮助初学者走近OptaPlanner。...本文以OptaPlanner 7.10.0 Final版本开发手册作为基础进行翻译。 ---- 1. OptaPlanner 介绍 1.1. 什么是OptaPlanner?   ...方程安排:安排会议、约见、维修工作、广告时间等。 教育领域时间安排:安排课程、课堂、考试、会议讲座等。...与这此资源相关约束也必然计算在内,例如,一个人工作小时数, 他们可使用(操作)机台数量,设备之间兼容性等。...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,对每个有效约束分数计算中,组合了启发式和元启发式算法。

1.8K00

OptaPlanner逐步学习(0) :基本概念 - 规划问题,约束与方案

之前文章中,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大概情况;并一步步将OptaPlanner示例运行起来,将示例源码导进Eclipse分析了一下它...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,装箱等相关问题,例如下图。   ...上述第3点所做工作就是一个规划过程,也就是引擎会根据约束限制和规划实体特性,对这些规划实体进行时间或/和空间上规划;这个就是规划过程。...例如上面提高,一个人不可能有超过24小时可用时间(常理);机台运行过程中,机修工不能进行维修工作(涉及安全生产问题,法律及业务有硬性要求。)。因此,硬约束可以被人视为是用于对规则行为进行定义。...例如分配工人A,在1月20日晚班,到1号车间;分配工人A在1月20日晚班到2号车间;分别是两个不同可能解,尽管它们差别只是分配到不同车间.而每个工人每个班次工作车间,正好是规划变量。

1.5K00

OptaPlanner 7.32.0.Final版本彩蛋 - SolverManager之异步求解

因为工作和其它原因,很长一段时间没有出新、关于OptaPlanner文章了,但工余时间并没有停止对该引擎学习。...而在作为OptaPlanner直接使用者我们而言,第7版所有子版本中,目前本人认为最大最有意义更新有2个。...规划服务常见场景与异步服务 OptaPlanner核心是一个运筹优化求解器,可以对各领域规划问题(NPC, NP-Hard问题)进行规划求解,寻找出问题近似最优解。...OptaPlanner规划组件提供了相当完善求解运算功能。但在实际规划系统设计中,除了设计相应规划模型,还需要考虑规划程序部署问题,便于与现有系统集成。...希望在未来应用过让OptaPlanner在工业场景可能性上更胜一筹。

79740

十一国庆节旅游美食攻略:Python爬取美团网美食数据,并做可视化展示美食店铺数据

环境介绍: python 3.6 pycharm 安装包 安装教程 使用教程 激活码 插件(翻译插件/汉化插件/主题) Jupyter Notebook 有疑问同学,或者想要数据集、Python相关资料可以加群..., 根据服务器给你返回response数据来 解析数据, 提取我们想要内容数据 保存数据, 保存到csv文件 导入模块 import requests # 数据请求 第三方模块 pip install...] 封IP 就用IP代理更换IP # 请求头 都是可以从开发者工具里面直接复制粘贴 # ser-Agent: 浏览器基本信息 # Referer: 防盗链 告诉服务器我们发送请求是哪里来 比如:...[0]) sns.regplot(x='评论数量',y='店铺评分',data=df,color='g',marker='*',ax=axes[1]) 商圈烤肉店数量top10 df2 = df.groupby...=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=18)) ) c.render_notebook() 不同店铺类型店铺数量 df6 = df.groupby

87010
领券