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。...对OptaPlanner有初步认识都清楚，我们使用OptaPlanner规划建模时，需要在模型中表达一系列约束，以描述各个业务实体的约束和规划的优化目标。...其逻辑是：从班次列表中找出所有分配给了Ann的班次，对每一个满足这个条件的班次进行扣分，并把分数加总作为方法的返回值。...那么同样的约束要求，使用Constraint Stream应该如何实现呢？...上面的代码中可以看到，doNotAssignAnn方法返回一个Constraint对象，这个对象表示了对Ann被分配到的班次数的惩罚分数。
本文主要是讲述OptaPlanner是如何在用户定义的规则限制条件中，基于约束的限制，对被规划对象进行排列组合，再对比各个组合（称作解，或方案），并找出相对最优的解出来。...例如一个计划是否可行，例如会不会同一个机台同一个时间分配了两个不同的任务（假设每个机台同时只能做同一个任务）。一个员工所排班次是否正确（例如一个员工是否被安排了三个连续的班次）。...那么在编制这个排班表的时候，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天的方案更好了。...体现在软约束上，就是后面的排产表，其软约束上会比前一个排班表更好，违反的软约束更少。 上述讲述的是两种常见约束，那么这些约束在OptaPlanner里是如何生效的呢？...那么如何将这两种约束与这种评分机制关联起来，令评分机制可以实现软、硬约束呢？大家可能已经想到，在OptaPlanner给出了软分数，硬分数的概念。
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...好了，关于它的名称就不花费太多的口水去深究，我们看看官方是怎么定义OptaPlanner的。"OptaPlanner is a constraint solver....例如规则班次计划的时间，其中的班次是在开始规则之前已经确定的，所以“班次”这个业务实体只会在规划过程中，提供每个班次具体的时间等信息，而不会改变的。那么“班次”这个业务实体，就是一个问题事实。...可能解，可行解，相对最优解与绝对最优解 在规则问题中，需要清楚解的概念，在OptaPlanner里称作solution, 即方案。在本系列文章中，解与方案是相同的意义，请注意。...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；分别是两个不同的可能解，尽管它们的差别只是分配到不同的车间.而每个工人的每个班次的工作车间，正好是规划变量。
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...好了，关于它的名称就不花费太多的口水去深究，我们看看官方是怎么定义Optaplanner的。"OptaPlanner is a constraint solver....例如规则班次计划的时间，其中的班次是在开始规则之前已经确定的，所以“班次”这个业务实体只会在规划过程中，提供每个班次具体的时间等信息，而不会改变的。那么“班次”这个业务实体，就是一个问题事实。...可能解，可行解，相对最优解与绝对最优解 在规则问题中，需要清楚解的概念，在Optaplanner里称作solution, 即方案。在本系列文章中，解与方案是相同的意义，请注意。...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；分别是两个不同的可能解，尽管它们的差别只是分配到不同的车间.而每个工人的每个班次的工作车间，正好是规划变量。
如何在各个时段满足客户服务指标，同时尽量提高客服的工作体验，提升整体工作效率？这里自然而然就产生了对智能排班的需求。排班问题的核心是用更少的客服资源，既保证用户的服务质量，又尽可能保障客服班次体验。...工作感受约束： 班次分配范围分配：每位员工需要工作超过a个班次且少于b个班次（取决于合同或约定）。 连续工作天数：每位员工需要连续工作c至d天（取决于合同或约定）。...尽量保持周末完整：员工如果需要在周末上班，那就周末两天都值班，放休就要尽量两天都放休。 周末上班班次一致：同一个员工在周末两天都上班的情况下，周末班次尽量保持一致。...不人性化的排班模式：尽量避免前后班次间隔时间太短，或连续上太辛苦的班次。例如：第一天上晚班，第二天接着上早班；或者连续上3天早晚班。...希望避免班次：员工不希望被分配到特定的班次。 技能要求：尽量安排上班的护士已熟练掌握该班次所需的技能。 看完约束，NRP问题的描述就很明了了。
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 ......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）。...这种类不需要使用任何OptaPlanner注解。 注意：保证toString()方法的输出简短，这样OptaPlanner的DEBUG/TRACE日志会更易读。...如果同一名教师每周向同一学生组多次教授相同一门科目，那么这样几个Lesson实例只能通过id来区分。 例如，9年级每周有六节数学课。...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。
例如：机台M1, 它可以处理类型为Type_A的任务（也就是说，它可以生产类型为Type_A的产品）； 在固定时间段内（例如一个班次，或一天）可以处理300个任务，即产能为300; 它的成本为100,...所有机台资料如下图，可以看到，有些机台它的可处理的任务类型是相同的，但两者的产能不同；有些可处理的任务类型相同，产能也相同，但成本不同；这样就进一步贴近实况。...通过上述约束的描述，可以得知，其中两个硬约束是可以避免的，但软约束是不可避免的，因为你处理任务必须启动机台，一旦启动任意机台，都会产生成本。因此，软约束的要求是尽量小，而不是不违反，不是0....是如何将两者结合起来，从而达到计分效果的呢？...至此，Optaplanner已经帮大家找到最佳方案了，大家可以自行验证一下，试试如何将上面分配方案的一些任务移到其它机台，它能否保持不违反2个硬约束的前提下，得到比700更小的机台成本？
没那么神，做一下实时作业调度还是可以的。下面就看看我们的项目是如何考虑应用Real-time planning的。 ...这里提供一下最重要的三个代码块，对应的场景是，当一个新的任务(Task)需要被添加进引擎的Problem中参与规则时，应该如何添加，添加完成之后，如何获得规划的结果。...错误信息如下图，下图是我截取给Optaplanner团队的： 然后，我花了两天时间，对每一个步骤进行调试分析，对每一个solution的clone进行核对，我确实没办法从我的程序中找到任何头绪...可我都找了两天了，实在没办法，才想到找OptaPlanner团队。...其实在这两天时间时，我并不仅仅是检查我自己的代码是否出现资源竞争问题，我还Debug进了OptaPlanner的源代码里(7.8.0.Final版),并找到了异常的具体来源。
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。..."注意，（这些是机器维修师）它演示了OptaPlanner是如何优化他们的行走时间，使他们可以花更多的时候在维修机械上。" "你打算就把这玩艺展示给7000多个商务客呀？"...上述两个约束存在竞争的，它们各自会偏向输出以下不同的解决方案： image.png 这两种约束对完成时间的影响差别不太明显，即如何影响机械师一次修复所有有故障机器的所需时间。...因此，OptaPlanner规划出来的方案中，将会尽可能地避免让机器的损坏程度增大，或尽可能将机器处于损坏状态的时间减少。...image.png 通过上图可以看出，这些只是存在一些约束差别的相同问题。
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。..."注意，（这些是机器维修师）它演示了OptaPlanner是如何优化他们的行走时间，使他们可以花更多的时候在维修机械上。" "你打算就把这玩艺展示给7000多个商务客呀？"...上述两个约束存在竞争的，它们各自会偏向输出以下不同的解决方案： 这两种约束对完成时间的影响差别不太明显，即如何影响机械师一次修复所有有故障机器的所需时间。...因此，OptaPlanner规划出来的方案中，将会尽可能地避免让机器的损坏程度增大，或尽可能将机器处于损坏状态的时间减少。...通过上图可以看出，这些只是存在一些约束差别的相同问题。
以前的版本不受此更改的影响。 5、Oracle 将继续按照自 Java 9 以来的相同版本和时间表提供GPL下的Oracle OpenJDK 版本。...但是为了避免挑选数据的问题，这些结果和平均值确实把它们包括进来了。...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）。
2.2.6 定义约束并计算得分 *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。...例如：教师更喜欢在相同的房间里教学。 硬约束与其他硬约束进行加权。 软约束也会与其他软约束进行加权。无论每种约束的权重如何，硬约束的权重总是超过软约束。...// ...与另一个课程进行关联比较... .join(Lesson.class, // ...在相同的时间段...Joiners.equal(Lesson::getTimeslot), // ...在相同的房间......问题事实和规划实体属性 此外，OptaPlanner 还需要知道它可以更改哪些 Lesson 实例以及如何通过 TimeTableConstraintProvider 获取用于计算得分的 Timeslot
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。...车辆路线：利用已知的地图工具规划运输货物和/或乘客的车辆路线，这些路线可以经过多个目的地。 装箱问题：如何使用装箱、卡车、船舶和存储仓库装载物品，或者是云计算中如何跨计算机资源打包信息。...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。...如果可以避免，就不应该破坏的（负面）软约束。（例如：某教师不喜欢在星期五的下午授课。） 某些问题也可能存在积极的约束： 如果可能的话，应该满足的（正向的）软约束。...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。
以前的版本不受此更改的影响。 Oracle 将继续按照自 Java 9 以来的相同版本和时间表提供GPL下的Oracle OpenJDK 版本。...但是为了避免挑选数据的问题，这些结果和平均值确实把它们包括进来了。...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 平均而言，以 OptaPlanner 为例的基准测试结果表明： 对于 G1GC...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）。
以前的版本不受此更改的影响。 Oracle 将继续按照自 Java 9 以来的相同版本和时间表提供GPL下的Oracle OpenJDK 版本。...但是为了避免挑选数据的问题，这些结果和平均值确实把它们包括进来了。...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 平均而言，以 OptaPlanner 为例的基准测试结果表明： 对于 G1GC...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。
以前的版本不受此更改的影响。 Oracle 将继续按照自 Java 9 以来的相同版本和时间表提供GPL下的Oracle OpenJDK 版本。...但是为了避免挑选数据的问题，这些结果和平均值确实把它们包括进来了。...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 平均而言，以 OptaPlanner 为例的基准测试结果表明： 对于 G1GC...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。...3 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）。
即按照一定的原则来对各个工序进行资源安排。例如：各种资源使用成本各不相同，在制定计划时，为了降低生产成本，应该在确保其它更高优先级的约束或硬性约束的前提下，尽量使用低成本的资源进行生产。...对于一个资源（例如机台）上的生产效率而言，如何可以实现更多的同工序连接生产，因为即使是使用同一资源，通常在该资源上，不同工序的生产任务之间的切换，会产生成本的，有可能是时间成本，也有可能是具体的货币成本...所以，难点就在于如何平衡上面两个问题，从而实现资源利用率最大化和工序资源不被违反。...但往往这也是体现出Optaplanner价值的其中一个要点。 2....取消，从而避免产生程序溢出，令系统崩溃。
也许这些方案有些是不可行的，因为有些任务是有特定的技术要求。从上表可以看出，所有方案中，阿Ann都满足"分到最多任务"的条件。那么，我们如何对比阿Ann具有相同任务数的两个不同方案呢？...我们截取阿Ann的任务数相同的两个方案(C和D)如下表： 在这种情况下，我们看看除最不公平的Ann以外，正处于第二不公平的员工Beth的任务分配情况, 在此基础上，我们最小化她的任务，按照公平定义的第...我们应该如何计算这个分值呢？我们先来看看一些公式。 离均差 因为在完美公平的分配方案中，所有的员工分得的任务数是平均的，如果我们简单地加总每个员工的任务数，再与均值对比，会怎么样？...例如按4个公式计算结果一致的方案D和E，理论上应该是具有相同的公平程度的，但事实上这两个方案公平性并不一致。 最大值 如果我们对每个方案中，取最大任务数，作为公平性的衡量标准会怎么样呢？...从上表可以看，可以完美地对比各方案的公平性！那么在Optaplanner里要实现这种衡量方式，我们需要针对每个员工定一个分数级别，Optaplanner会按分数级别进行排序，来找最佳方案。
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，以该博文发表示Optaplanner官网，其描述的问题及概念具有一定的上下文关联性；因此，为了对还不太熟悉Optaplanner的同学更容易理解，令文章更符合中文母语读者的阅读习惯...其中添加了一些扩展性的意译，基本上能在脱离Optaplanner官网上下文情况下，一定程序上表达到Geoffrey的意思吧，有不正之处请大家多多指点。为谢！ ...约束求解器则加强了与运筹学的相关性；搜索引擎只扮演了一个简单的字典搜索功能；规则引擎则侧重于决策表方面的发展。这些领域都避免提及它们与人工智能相关。而神经网络研究是个例外。...或者那些计算和排序算法是可以被人类理解得到的，这些算法并不是一个黑盒，它可以相当容易地知道，计算机是如何把输入数据，一个指令接着一个指令地转化为输出结果。
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