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设计Optaplanner下实时规划服务的失败经历

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...关于OptaPlanner的Real-time planning 　　先看看正常情况下，我们对OptaPlanner的应用场景。...然后我就把这个问题的重现步骤在OptaPlanner项目的JIRA中提交了一个issue,不知道这算不算我给OptaPlanner作出的一点点贡献呢，期待处理结果呀。 　　...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.

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    动态分配与静态分配的区别

    内存的静态分配和动态分配的区别主要是两个： 一是时间不同。静态分配发生在程序编译和连接的时候。动态分配则发生在程序调入和执行的时候。 二是空间不同。...堆都是动态分配的，没有静态分配的堆。栈有2种分配方式：静态分配和动态分配。静态分配是编译器完成的，比如局部变量的分配。动态分配由函数alloca（）进行分配。...不过栈的动态分配和堆不同，他的动态分配是由编译器进行释放，无需我们手工实现。 对于一个进程的内存空间而言，可以在逻辑上分成3个部份：代码区，静态数据区和动态数据区。...1、一维数组动态分配（1） #include //一维数组 void oneDimensionalArray() { //定义一个长度为10的数组 int* array...一维数组动态分配（2） 假设动态构造一个Int型数组： 1 int *p = (int *)malloc(int len); 2 //还可以写作： 3 int *p = (int *)malloc(sizeof

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    【C语言】内存的动态分配与释放

    什么是内存的动态分配?...要知道什么是内存的动态分配,首先要清楚内存在计算机中内存是如何划分的: 如图,内存区域大致分为以下几个区域: ​ 栈区(向下增长)(stack):由编译器自动分配释放,存放:局部变量,形参,返回值....这样的特点就导致了,我们无法在程序运行中的任意时刻分配存储空间,也不能把不需要的存储空间释放或丢弃.为了能够满足上述需求,我们就需要使用内存的动态分配....内存动态分配函数 用于分配存储空间的两个函数是malloc()和calloc()函数,用于更改已分配空间的函数是realloc()函数,以下列出了这几个函数的相关信息: malloc() malloc...,让这部分空间能继续用于之后的动态分配.当ptr为空指针时,不执行任何操作.除此之外,当实际参数与之前通过malloc(),calloc(),realloc()返回的指针不一致时,或者ptr指向的空间已经通过调用

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    探究Optaplanner示例，初步认识规划引擎的运行步骤

    一、推荐使用Maven 　　在上一篇，我们已经从Optaplanner的官网下载了它的压缩包，它里面几乎包含了Optaplanner的所有东西，基本上有了这个包，我们离线都可以做一个应用Optaplanner...所以，在这里，我们都是以Maven项目的方式来建立Optaplanner的示例源码，在以后的Optaplanner相关的演示中（稍后会有一篇文章会编写一个最基本的Hello world程序，也会通过Maven...二、Optaplanner的Hello word　 　　这一篇里面我们就从Optaplanner所有示例程序中的“Hello word”开始，因为Optaplanner面对的是规则问题，所以并没办法像学习一门新语言的入门教程一下...在一上篇里，我们已经下载了Optaplanner的发布包了，它里面包含了Optaplanner引擎的所有东西，包括可以直接使用的字节码程序，源代码，用户手册（包括所有API的Java Doc）,所有示例程序和所有示例程序的源代码...这个就是Optaplanner最基本的入门示例了。

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    OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)

    ，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。...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。 　　...大家可能已经想到，在OptaPlanner给出了软分数，硬分数的概念。...就是我们的方案如果出现了违反硬约束、被扣除了硬分数的，它在OptaPlanner上就是一个不可行方案了。...对于OptaPlanner引擎来说也是同理，尽管它不像人这么聪明（但最最近的消息来看，OptaPlanner团队已经着手思考人工智能引入到引擎中，从而实现如上述人类一样对这类问题进行归纳思考），但也能够作为其寻找更佳方案的过程中的一些很重要的参考

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    OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(2)

    开篇 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...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。...而关于一个产品存在一条完整且复杂的工序路线，从而产生多个生产任务的情况，我将在以后的文章中，关于OptaPlanner的更高级的应用中，将会有相关的详细讲解。...按OptaPlanner规范建模 要使用OptaPlanner规划引擎，就需要按它的要求建立对应的模型，包括各种类及其关系。...其实我们还是缺了一块，那就是OptaPlanner的配置，因为需要创建OptaPlanner的引擎对象进行规划的时候，是有一大堆参数需要指定给引擎的。

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    【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。...本文以OptaPlanner 7.10.0 Final版本的开发手册作为基础进行翻译。 ---- 1. OptaPlanner 介绍 1.1. 什么是OptaPlanner? 　　...与这此资源相关的约束也必然计算在内，例如，一个人的工作小时数， 他们可使用（操作）的机台数量，设备之间的兼容性等。...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，对每个有效的约束分数计算中，组合了启发式和元启发式算法。

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    动态分配多任务资源的移动端深度学习框架

    为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。...本文提出了一种新型框架 NestDNN，将运行时资源的动态变化纳入考量，生成一种资源感知的多重租赁设备端深度学习移动视觉系统。NestDNN 用灵活的资源-准确率权衡代替了固定的资源-准确率权衡。...（i）现有方法的局限在于：压缩模型的资源需求和准确率之间的权衡是固定的。因此，第一大挑战在于设计一个能让深度学习模型提供灵活的资源-准确率权衡的方案。...据我们所知，NestDNN 是第一个支持资源感知的多重租赁设备端深度学习移动视觉系统的框架。它为克服现有方法的局限性以及连续移动视觉中的独特挑战提供了新的技术。...二，规模较小的派生模型性能优于规模较大的派生模型。两个最小的派生模型的平均准确率比对应的基线模型高出 6.68%，而两个最大的派生模型的平均准确率比对应的基线模型高 3.72%。

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    OptaPlanner - 从探究示例中的hello world 初步认识规划引擎的运行步骤

    一、推荐使用Maven 　　在上一篇，我们已经从Optaplanner的官网下载了它的压缩包，它里面几乎包含了Optaplanner的所有东西，基本上有了这个包，我们离线都可以做一个应用Optaplanner...所以，在这里，我们都是以Maven项目的方式来建立Optaplanner的示例源码，在以后的Optaplanner相关的演示中（稍后会有一篇文章会编写一个最基本的Hello world程序，也会通过Maven...二、Optaplanner的Hello word　 　　这一篇里面我们就从Optaplanner所有示例程序中的“Hello word”开始，因为Optaplanner面对的是规则问题，所以并没办法像学习一门新语言的入门教程一下...在一上篇里，我们已经下载了Optaplanner的发布包了，它里面包含了Optaplanner引擎的所有东西，包括可以直接使用的字节码程序，源代码，用户手册（包括所有API的Java Doc）,所有示例程序和所有示例程序的源代码...这个就是Optaplanner最基本的入门示例了。

    1.6K30

    C语言 | C++动态分配与静态分配的区别

    内存的静态分配和动态分配的区别主要是两个：       一是时间不同。静态分配发生在程序编译和连接的时候。动态分配则发生在程序调入和执行的时候。       二是空间不同。...堆都是动态分配的，没有静态分配的堆。栈有2种分配方式：静态分配和动态分配。静态分配是编译器完成的，比如局部变量的分配。动态分配由函数alloca（）进行分配。...不过栈的动态分配和堆不同，他的动态分配是由编译器进行释放，无需我们手工实现。           对于一个进程的内存空间而言，可以在逻辑上分成3个部份：代码区，静态数据区和动态数据区。...1、一维数组动态分配（1） #include //一维数组void oneDimensionalArray(){ //定义一个长度为10的数组 int* array = new...一维数组动态分配（2） 假设动态构造一个Int型数组： 1 int *p = (int *)malloc(int len);2 //还可以写作：3 int *p = (int *)malloc(sizeof

    3.2K88

    使用OptaPlanner解决多工序、多机台(资源)排程的新思路

    双链模型可简述如下：将工序路线上前后工序形成的任务链（下称工序任务链），与机台上的接续的任务形成的机台任务链（下称机台任务链）综合在一起。...下图是本人在一开始的排程项目中对双链规划问题的描述，在以往的文章，及向Geoffrey的求教过程中均以该图说明双链模型及其可能遇到的问题；有兴趣者可查看更早前的文章 。...在使用OptaPlanner的时间链模式对多工序、多机台任务进行排程时，对问题规划造困扰的难题有: 进行各个Move运算过程中进行时间推导时，当任务的机台任务链与工序任务链之间形成死循环时，会导致时间推导程序无法跳出...在对这个有向图的每个节点（即任务）进行时间推算（前推式）时我们知道，推导是以每个任务所在的工单的最早可开始时间作为起点推算的，那么也就是工序任务链中必然存在一个最起始时间；后拉式同理得到最后一个工序的最晚结束时间...再把排在第二位的所有任务进行排程，排在第二位的所有任务排程时的最早开始时间，就是其工序路线上的前置任务结束时与同相台前置任务的结束时间中较迟者；如此类推把所有工序上的任务均排完。

    2.1K30

    GPT是这样回答C语言中如何动态分配内存的

    GPT4回答 在C语言中，我们可以使用malloc、calloc和realloc函数来动态分配内存。这些函数都位于stdlib.h头文件中，因此在使用它们之前，请确保包含了该头文件。...它需要一个指向之前分配的内存的指针和新的内存大小。如果调整成功，它返回一个指向新内存的指针，如果内存分配失败，则返回NULL。...} GPT3.5回答 在C语言中，我们可以使用malloc、calloc和realloc函数来动态分配内存。...它返回一个指向分配内存的指针，如果内存分配失败，则返回NULL。realloc函数用于调整之前分配的内存大小。它需要一个指向之前分配的内存的指针和新的内存大小。...如果调整成功，它返回一个指向新内存的指针，如果内存分配失败，则返回NULL。 在使用完动态分配的内存后，务必使用free函数释放内存，以避免内存泄漏。

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    OptaPlanner - 把example运行起来

    经过上面篇长篇大论的理论之后，在开始讲解Optaplanner相关基本概念及用法之前，我们先把他们提供的示例运行起来，好先让大家看看它是如何工作的。...OptaPlanner的优点不仅仅是提供详细丰富的文档 ，还为各种应用场景提供丰富的示例，它的文档里都是以几个简单经典的例子来说名各种功能特征和深层次概念的，例如Solver, Phase及Move等，...解压： 下载回来的压缩包“optaplanner-distribution-7.6.0.Final.zip”包含了Optaplanner的源码、各种包（引擎自己的核心包及其依赖包）、说明文件和示例及其源码...但其实在他们的Github中提供了更多的示例，有兴趣的同学可以关注一下Github上optaplanner项目的leader Geoffrey De Smit，他现在是Optaplanner项目的头儿，...也是Optaplanner的作者，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。

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    MySQL数据类型的存储机制：动态分配与固定分配

    MySQL数据库中的数据类型大致可以分为两类：动态分配存储空间的类型和固定分配存储空间的类型。在这篇文章中，我们将详细介绍这两类数据类型及其特点。 1....动态分配存储空间的数据类型 动态分配存储空间的数据类型是指根据实际存储的数据大小动态分配空间的数据类型。...以下是MySQL中几种常见的动态分配存储空间的数据类型： 1.1 BLOB和TEXT类型 BLOB和TEXT类型是用于存储二进制数据和文本数据的数据类型，它们的存储空间是动态分配的。...它的存储空间也是动态分配的。 2. 固定分配存储空间的数据类型 固定分配存储空间的数据类型是指不管实际存储的数据大小如何，都会分配固定大小的存储空间的数据类型。...动态分配存储空间的数据类型通常更为灵活，但可能会带来一些额外的性能开销；而固定分配存储空间的数据类型通常具有更高的性能，但可能会浪费一些存储空间。

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    【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积

    基于Depthwise的分组卷积是一个非常有效的模型设计，不过它们通常是用同样大小的卷积核，MixNet则使用了可学习的多尺度卷积核提升其性能。...上图展示的是在不同计算量下的两套模型的性能对比，上表展示的是具体的指标，结果当然是MixNet性能更优秀了。 [1] Tan M, Le Q V....分组网络的不同分支可以拥有同样的感受野，也可以拥有不同的感受野，不过以往都是通过手动进行分配。然而不同的感受野对于不同的任务来说，应该有不同的重要性，ScaleNet就可以学习到不同的权重。...(3) 根据BN层的缩放因子，在满足计算量的约束下，选择其中最重要的一些分支。 (4) 得到新的网络，重新训练该网络。 作者们将这个结构替换掉ResNet中的基本单元，如下： ?...可以发现以更低的flops取得了更高的精度，下图展示了各个网络层的统计。 ? 可以看出，不同层所需的尺度比例，即对感受野的需求是不同的。

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    JDK 17新特性，已发布！程序员：不想追了... ...

    看到如此诚意满满的更新，开发者到底要不要升级呢？尽管只需切换JDK即可体验Java 17。对此，OptaPlanner网站做了一项基准测试：Java到底有多快？...Main class：org.optaplanner.examples.app.GeneralOptaPlannerBenchmarkApp 来自optaplanner-examplesOptaPlanner...Java 17 上的 G1GC 与 ParallelGC 表 3.JDK 17 下不同 GC 每秒的计算得分 基准测试总结 1、平均而言，以 OptaPlanner 为例的基准测试结果表明： 2、对于...答案是否定的，Java 17 依然比 Java 15 快，因为之前的那些基准测试是在不同的代码库上运行的（OptaPlanner 7.44 而不是 8.10）。不要拿橙子与苹果作比较，不具有可比性。...结论 总而言之，JDK17 的性能表现还是非常值得升级的，至少于OptaPlanner Demo 而言。 此外，这些用例最快的垃圾收集器仍然是ParallelGC, 而不是G1GC（默认）。

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    JDK 17、16和11的性能比较和分析

    来自：https://www.optaplanner.org/blog/2021/09/15/HowMuchFasterIsJava17.html Java 17 已正式发布，新版本提供了不少新特性和功能增强...规划调度引擎 OptaPlanner 项目负责人对 JDK 17、JDK 16 和 JDK 11 的性能基准测试进行了对比，看看 Java 17 的性能提升是否值得我们去升级。...测试环境和流程 1、硬件：稳定的机器，没有任何其他计算要求的进程在运行。...，来自 OptaPlanner 8.10.0.Final中的 optaplanner-examples模块 每次运行都使用 OptaPlanner 解决 11 个规划问题，例如员工排班、学校时间表和云优化...基准测试会衡量每秒计算的分数数量，分数越高代表性能越好。为提议的规划解决方案计算分数并非易事：它涉及许多计算，包括检查每个实体与每个其他实体之间的冲突。

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