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。...OptaPlanner支持多种优化算法，可以有效地处理大量可能方案。 根据用例的不同，某些优化算法的性能优于其他算法，但无法提前判断。...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。
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 ......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。
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。...因为目前还没有直接的办法找出规划问题的绝对最优解，一些求解实现方法是通过暴力穷举的方法，至少可以穷举所有可能解中的一个子集。 ...OptaPlanner支持多种优化算法，以有效地涉足大量可能解，根据不同使用场景的情况，一些优化算法的性能比其它算法更佳，但哪个更佳是无法预先告知的（译者：需要通过Benchmark等功能测定）。...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。
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。...OptaPlanner的求解特点 在求解过程中，OptaPlanner与其它求解器有所区别。...在OptaPlanner中，它是起到规则判断作用。但这种规则引擎在普通企业中，使用并不多。因此，对于IT设计、开发人来说，需要掌握Drools也需要一定的学习成本。...suject to在OptaPlanner中可视作硬约束, 目标函数则对应于OptaPlanner中的软约。...或所设计的评分规则无法真切地表达业务本意。
但有些情况下，当我们遇到问题规模较大时，引擎无法在较短时间内找到相对最优解；甚至某些情况下，没有足够长的运行时间，可行解都可能无法找到。...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。...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。...因此，除非你对问题的复杂程度，CPU的核心和运算能力非常清晰，否则上述两个功能，还是设置为自动更好，引擎会根据计算资源运算时的工况，动态地自动确定并行求解的问题个数，及每个问题求解过程中应启动的线程个数...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。
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。...org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue; @SpringBootTest(properties = { // 禁用消耗时间的终止条件，使用最佳分数限制终止条件
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。...，并自动匹配版本了，当有Optaplanner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。...eclipse即会把程序导入,并在sources文件夹(即与pom.xml文件同一个地方)中生成.project文件。即表示项目导入成功。...eclipse会自动根据pom.xml中的依赖项更新依赖包，若没有自动更新，点一下文件菜单中的刷新菜单项 依赖项更新完成后，示例代码的原始包信息都会被应用，自动创建好包结构。...在关于这些基本对象的文章中，将会有详细的说明.在这一步主要是创建一个Solver对象出来，这个对象是指Optaplanner引擎将会使用什么算法,以什么参数，引用哪些规则对Planning Problem
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。...，并自动匹配版本了，当有Optaplanner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。...eclipse即会把程序导入,并在sources文件夹(即与pom.xml文件同一个地方)中生成.project文件。即表示项目导入成功。 ? ? ? 4. 更新依赖包。 ...eclipse会自动根据pom.xml中的依赖项更新依赖包，若没有自动更新，点一下文件菜单中的刷新菜单项 ?...在关于这些基本对象的文章中，将会有详细的说明.在这一步主要是创建一个Solver对象出来，这个对象是指Optaplanner引擎将会使用什么算法,以什么参数，引用哪些规则对Planning Problem
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...而在作为OptaPlanner直接使用者的我们而言，第7版的所有子版本中，目前本人认为最大最有意义的更新有2个。...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。...每个问题对应一个ID，因为SolverManager会启动线程池同一时间对多个问题进行求解，因此每个问题需要有一个唯一的标识做识别，在下一篇文章中的SolverManger批量求解中将会详解。...因此，在7.32.0.Final版本中，SolverManager的出现，将会在进行求解服务的设计过程中，大大简化引擎与服务的设计复杂度。
那么，约束求解器能否也使用人工智能的标签呢？...例如，神经网络算法无法找到一条从罗浮宫到罗马斗兽场的最快路径，无法创建一套美国公路旅行指南。 人工智能的正确应用 神经网络并不是一种普适的人工智能算法, 也不是一种约束求解器或生产规则系统。...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...，约束求解算法却无法解决臭名昭著的关于热狗的图像识别问题。...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
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。...也就是说，在生成生产计划时，在保证工艺参数、安全特性等硬条件不被违反的前提下，寻找出最低成本的计划方案，就是本次规划运算的目标。在建立的数学模型中，软约束体现为目标函数。...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。
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....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....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。
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...在VRP场景中，规划服务会在车辆上班开始执行运输作业之前，生成一个行驶路径方案。...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。
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)。...在上表中D7就是存放这个目标函数的单元格，因此这里选中D7即可。在参数设置时，都是使用单元格的绝对地址，因此单元格地址前面都有$符号。...在创建好的文件中，可以将文件命名为“LP_Test”文件即会自动保存到你的Google帐号。如下图。 2....而专业的IT人员，遇到的问题会比本文中的情况复杂得多，通过现成的软件功能很可能是无法解决，需要通过软件开发技术，结合规划引擎进行求解。大家可以参考我之前的Optaplanner系列文章 .
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。...在规划方案中收集领域对象 创建TimeTable类包装一个数据集中所有的Timeslot，Room和Lesson实例。...（求解过程中不会改变） @ProblemFactCollectionProperty private List timeslotList; @ValueRangeProvider...lessonList字段中的每一个Lesson实例的timeslot和room字段都会在求解后被赋予非空值 score会被赋予表示这个输出方案的质量的值，例如 0hard/-5soft 2.2.7.1...lessonList 具有 @PlanningEntityCollectionProperty 注解，因此 OptaPlanner 可以在求解过程中更改它们，而 TimeTableConstraintProvider
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。...这个在关于NPC或NP-Hard问题的文章中已有介绍，这里不再重复。 面对这类NP问题时，人类是如何解决的呢。...且在寻找最佳方案（应该是寻找更佳方案）的过程中，它集成了一堆已被证明卓有成效的数学寻优算法，例如在问题初始化阶段可以使用First Fit, First Fit Decreasing等算法，在寻优阶段使用禁忌搜索法...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....其实 OptaPlanner不需要对Java过份精通即可使用,因为它使用到的都是Java最基本的知道，但还是需要有基本的Java知识才行，希望大家找我研究讨论时，如果Java, Maven等方面仍接触较少
它是一个轻量级的，可嵌入的规划引擎，也就是说你可以在自己的程序中通过Jar包直接和相关的配置项来直接使用Optapalnner....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。 ...并且它所有的包都可以从Maven中央库中获得，即只需要建立一个Maven项目，简单配置好依赖项，就可以开始基于OptaPlanner的开发了。...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。...所以，在我们现实中，我们是无法得到绝对最优解的。其实更贴切地说，我们所得到的相对最优解，我们不知道它是不是绝对最优解。因为现在数学上还没有办法（除了遍历）证明一个相对最优解是否绝对最优。
它是一个轻量级的，可嵌入的规划引擎，也就是说你可以在自己的程序中通过Jar包直接和相关的配置项来直接使用Optapalnner....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。 ...并且它所有的包都可以从Maven中央库中获得，即只需要建立一个Maven项目，简单配置好依赖项，就可以开始基于Optaplanner的开发了。...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。...所以，在我们现实中，我们是无法得到绝对最优解的。其实更贴切地说，我们所得到的相对最优解，我们不知道它是不是绝对最优解。因为现在数学上还没有办法（除了遍历）证明一个相对最优解是否绝对最优。
以下为译文： 在规划方面，我们人类比机器（计算机）更强吗？或者说，自动规划技术能击败人类吗？我与一组软件工程师做了一个实验，结果如下。...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。...读者也可以自己在TSP示例中尝试一下这个方法，在那个示例中，你用鼠标右键点击一下界面，就可以增加一个点了。 他们首次最佳的尝试，30分钟时间内的方案被记录下来（如下图），这是我们希望得到的最优方案了。...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。
以下我们就先把这些示例运行起来，先看看整体的情况，下一往篇我们再把示例的源码导进Eclipse，拿一个简单经典的示例，讲解一下Optaplanner规划引擎工作时需要哪些要素，它是如何工作的。...我在使用Optaplanner做项目的时候，他们的讨论组上向他提过一些问题，他为人相当nice且有耐心，给我解答了不少问题。...Optaplanner的示例程序都提供这些示例的相关数据，只要选择就可以了，所以还是比较贴心的，但我们自己做项目过程中，去生成、处理这些数据的工作量，就占了系统的不少比例了。...内存和带宽的要求，且所使用的所有Computer中，成本加起来尽量小。...我在后面的文章中，也会找几个具代表性的示例进行翻译。 在下一篇，我们就要用这个示例的源码生成Eclipse中项目，好让大家可以更深入具体了解Optaplanner的实现。 谢谢。 End.
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