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如何在班次之间获得结果？

在云计算领域中，要在班次之间获得结果，可以通过以下方式实现：

使用任务调度系统：任务调度系统是一种用于管理和调度任务的软件工具，可以按照指定的时间、条件或优先级来执行任务。常见的任务调度系统有Apache Airflow、Tencent Scheduler等。
使用消息队列：消息队列是一种可以存储和传递消息的中间件，可以实现不同组件之间的解耦和异步通信。通过将任务的结果发送到消息队列中，在下一个班次中从消息队列中读取结果来获得。
使用分布式计算框架：分布式计算框架可以将任务拆分成多个子任务并分配到不同的计算节点上进行并行处理，可以有效地提高计算效率。常见的分布式计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。
使用数据库存储结果：将每个班次的计算结果存储到数据库中，下一个班次从数据库中读取上一个班次的结果进行进一步处理。

以上是一些常见的方法，具体选择哪种方法取决于具体业务场景和需求。以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，供参考：

Apache Airflow：Apache Airflow是一个任务调度和工作流编排平台，支持以编程方式定义、调度和监控工作流。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/airflow
Tencent Scheduler：腾讯云的任务调度服务，提供高可靠、易使用的分布式定时任务调度服务。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/scheduler
Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以实现大规模数据存储和处理。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/hadoop
Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，支持分布式数据处理和机器学习等任务。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/spark

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OptaPlanner逐步学习(0) ：基本概念 - 规划问题,约束与方案

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所以，我们把人数做了归一化，算法分配每个班次的骑手比例，但不分人数。最终只需要输入站点的总人数，就得到每个班次的人数。在算法决策的时候，不决策人数、只决策比例，这样也可以把单量进行归一化。...不能这次的优化结果好，下次就不好。另外，运行时间一定要短。 ?...因为这是一个确定性算法，所以运行多少次的结果都一样。我们的算法运行一次，跟其它算法运行10次的最优结果相比，优化效果是持平的。订单智能调度配送调度场景，可以用数学语言描述。...而配送场景还需要解决，对于没有多项式时间最优算法的情况下，如何在指数级的解空间，短时间得到优化解。如果认为每一单和每个骑手的匹配有不同的适应度，那么这个适应度并不是可线性叠加的。...就连历史上每一个已完成的订单，商家出餐时间的真值都很难获得，因为人为点击的数据并不能保证准确和完整。商家出餐时刻不确定，这个随机因素永远存在，并且非常制约配送效率的提升。

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