该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作。本系列也分三篇对博文进行翻译,以飨各位ORer, APSer和Planner....这个程序集成了多种技术,例如Android/iPhone的加速感应器,还有OpenShift / Kubernetes, Quarkus, KNative, TensorFlow, Kafka/Strimzi...当我第一次向我和妻子展示这个程序时,引发了一个有趣的对话: "看,亲爱的,这是在主旨演讲上的示例程序,我们过去两周时间一直在努力(构建它)" "看起来像小游戏,那些是Mario和Luigi在到处跑吗?"...程序运行的效果如下: RHSummit2019OptaPlanner2MechanicsDance.gif 现有10台机器(编号从A到J)运行过程中会出现磨损,并通过传感器检查发现磨损情况...目前OptaPlanner确实擅长于求解车辆路线规划问题的优化:通过对整个车辆运行时间达到15%甚至更多的时间减少,我们每年为一些客户节省了数亿美元。
该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作。本系列也分三篇对博文进行翻译,以飨各位ORer, APSer和Planner....这个程序集成了多种技术,例如Android/iPhone的加速感应器,还有OpenShift / Kubernetes, Quarkus, KNative, TensorFlow, Kafka/Strimzi...程序运行的效果如下: RHSummit2019OptaPlanner2MechanicsDance.gif 现有10台机器(编号从A到J)运行过程中会出现磨损,并通过传感器检查发现磨损情况。...(现场观众安装和我们的APP)在现场观众的帮忙下,我们通过获取他们手机上的加速感应器的数据,来模拟传感器。正所谓当事物变得越摇摇欲坠时,它就变更脆弱。...目前OptaPlanner确实擅长于求解车辆路线规划问题的优化:通过对整个车辆运行时间达到15%甚至更多的时间减少,我们每年为一些客户节省了数亿美元。
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。...规划服务的常见场景与异步服务 OptaPlanner的核心是一个运筹优化求解器,可以对各领域的规划问题(NPC, NP-Hard问题)进行规划求解,寻找出问题的近似最优解。...这类部署问题并非OptaPlanner求解器自身的功能焦点。因此,对于我们软件开发、工程人员而言,还需要设计好相应的架构系统,才能实现规划程序与现有信息系统之间良好数据交互。...若根据上述的场景需求,在常见的项目中,可以把规划程序做成一个轻量级的Jar包,再过Web和应用服务器,以Web服务的方式对外提供服务。
当然,依托大量资源的投入和长时间的技术积累和改进,商用求解器在性能、稳定性及售后支持方面占有绝对优势。但事物必然存在两面性,商用求解器也有它的不足之处。...而目前较成熟的开源求解器,目前只有两个,一个是OptaPlanner, JBoss开源社区维护,主要由受雇于Red Hat的团队负责开发与更新。...OptaPlanner的求解特点 在求解过程中,OptaPlanner与其它求解器有所区别。...OptaPlanner则是这样的一个求解器。...但使用基于数学规划模型的求解器,则需要一定的应用数学背景和相关的数学知识和能力,且需要经过一定的数学建模实践训练,达到一定水平后,能才保证建模质量。
2.4 与spring boot集成 2.4.4 添加依赖 org.optaplanner optaplanner-spring-boot-starter... 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。
距离 JDK 18 的 GA 版本发布还有不到一个月的时间,更新后的发布说明包括对文档的链接,比如完整的 API 规范以及对比 JDK 17(Build 35)和 JDK 18(Build 37)之间的差异所形成的带标记的...新功能包括:针对 Couchbase 和 Elasticsearch 的测试注解;利用新的@AutoConfiguration注解增强自动配置的注册和排序;以及支持 OkHttp 4.9.3。...Quarkus Quarkus 2.7.2.Final 是第二个维护版本,它提供了对 Kogito 1.17.0.Final 和 OptaPlanner 8.17.0.Final 的依赖升级。...更多细节可以参阅更新日志。...JReleaser 在通往 1.0.0 版本的道路上,JReleaser 发布了一个更新的早期访问版本,其特点是将 Windows 资源添加到jpackage的配置中,可用于组装NATIVE_PACKAGE
从14年开始使用这台vps服务器,最近发现jetpack出了问题。...貌似是更新php版本之后,新的php-xml模块没有安装,尝试更新相关模块的时候首先要更新epel-release,问题是更新了epel-release之后yum命令就挂了,提示找不到xz!...于是问题就演化成了先有鸡还是先有蛋的问题,如果要解决这个问题那么: 删除epel-release 7,安装6,然后yum安装xz,xz安装成功之后更新epel-release 直接编译安装xz: wget...并且鉴于以前各种问题,不想在继续折腾这台centos 6.3的服务器了,于是就新开了一台ubuntu 20.04的服务器,现在blog已经迁移到新的服务器了~~目前感觉还ok。...☆文章版权声明☆ * 网站名称:obaby@mars * 网址:https://h4ck.org.cn/ * 本文标题: 《更新Blog服务器配置》 * 本文链接:https://h4ck.org.cn
:全部不同 (2) 阴影:全部相同 (3) 颜色:全部不同 (4) 计数:全部相同 (1) 形状:全部相同 (2) 阴影:全部不同 (3) 颜色:全部相同 (4) 计数:全部不同 构建一个 SET 求解器...对于二值图像,腐蚀和膨胀的组合(也称为打开和关闭)用于通过消除落在相关像素 “范围” 之外的任何像素来去除噪声。在下面的例子中可以看到这一点。...我使用了 Github 上@piratefsh 的 set-solver 存储库中的代码来识别卡片颜色和阴影,并设计了我自己的形状和计数方法。...这是使用 cv2.imshow() 的操作结果: 就是这样——一个使用 Python 和 OpenCV 的 SET 求解器!这个项目很好地介绍了 OpenCV 和计算机视觉基础知识。...特别是,我们了解到: 图像处理、降噪和标准化技术,如高斯模糊、仿射变换和形态学运算。 Otsu 的自动二元阈值方法。 轮廓和 Canny 边缘检测。 OpenCV 库及其一些用途。
来为每个要求解的问题数据集构建新的Solver实例。...import org.optaplanner.core.api.solver.Solver; import org.optaplanner.core.api.solver.SolverFactory;...public static void main(String[] args) { // 创建求解器工厂实例 SolverFactory solverFactory = SolverFactory.create....withConstraintProviderClass(TimeTableConstraintProvider.class) // 配置求解器执行时间限制...problem); // 输出解决方案 printTimetable(solution); } ... } 注意:如果没有终止设置或者terminationEarly()事件,求解器将一直运行
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。...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。...为了让OptaPlanner识别规划变量, timeslot和room字段都需要添加**@PlanningVariable注解。...会根据变量类型来链接一个提供List的*( value range provider)值域提供器*(4.3.5.2),并从中取值。
运动赛事安排:规划比赛和训练,例如安排足球联赛、棒球联赛等。 金融优化:投资组合优化、实现风险分散等。 1.2. 什么是规划问题? 一个规划问题,基于有限的资源和指定的约束,有一个优化目标。...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。...相对最优解:相对最优解是指规划问题在一定的求解时间内得到评分最高的解。相对最优解通常是可行解,只要有足够的运行时间,找到的相对最优解就是绝对最优。 ...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。 ...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。
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。...; // 规划方案类 @PlanningSolution public class TimeTable { // 值域提供器 @ValueRangeProvider // 问题事实集合属性...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...和 Room 实例。...lessonList 具有 @PlanningEntityCollectionProperty 注解,因此 OptaPlanner 可以在求解过程中更改它们,而 TimeTableConstraintProvider
OptaPlanner 是一个轻量级、可嵌入的约束满足问题求解引擎,可优化规划问题。它适用的场景例如: 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。...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。...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。 1.2 什么是规划问题 规划问题存在一个基于有限资源和特定规则的最优解。...OptaPlanner可以帮助Java程序员有效地解决约束满足问题。它使用非常有效的得分计算,将优化启发式和元启发式算法结合在一起。...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。
因此,只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助,对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景,该文并未作深入描述;因而,未能从业务场景到工程实践的角度和过程,来描述批量规划与实时规划的实用意义...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。...(例如将该路线修改为不可用,或延长途经时间),引擎将该变更纳入考虑后,输出一个新的行驶方案,并更新司机的手机上。...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。
那么,约束求解器能否也使用人工智能的标签呢?...约束求解决器的求解又是怎样的一个动作过程呢? ...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...,主要是因为掌握约束求解器的应用案例,本身就是已经是一个复杂问题。...约束求解器是不是人工智能的其中一个分支?
很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础。...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...这两个工具都可以作为规划问题的求解器。....DLL应该就是这个求解器的核心程序动态连接库。...完成上述前期工作后,即可开始Google Spreadsheet的配置和应用。 Linear Optimization是Google Spreadsheet的一个插件,可以实现对线性规划模型的求解。
腾讯云平台右侧自带文章目录导航,可以根据菜单快速定位到你想看的内容~ python 解释器安装、多版本共存等 去 python 官网下载安装,配置环境变量、多版本共存等问题请参见我的另一篇博客: python...基础- python 解释器多版本共存-变量-常量 给 pycharm 编辑器选择 python 解释器版本 到 歩鄹3 时选择其他版本即为切换 pycharm 编辑器当前使用 python 解释器的版本...[img] 接上图操作给 pycharm编辑器 添加新的 python解释器版本 [img] 配置 pip 仓库地址 方式一:直接修改文件配置 初衷: # 每次使用 pip 安装扩展模块这些都需要去国外的官网下载...都会去你指定的 pip 仓库下载(pycharm 是提前指定了 python解释器版本) 直接命令行敲 pip install 模块名,是通过系统的环境变量去找到对应的 pip 版本,然后去它的配置里面找到仓库地址...,再到仓库去下载对应模块 方式二:pycharm配置 [img] [img] [img] [img] 镜像源地址: 清华源 , 豆瓣源 方式三:通过临时指定 pip仓库地址下载 # pip install
前言 哈啰,又见面啦 大家在编写启发式算法程序解决NP难问题时 有没有觉得会很耗时间呀 今天小编给大家介绍 两个可以解决各类VRP问题的工具(即VRP求解器) 一起来看看吧 1 求解器介绍 1.1...强悍的可视化工具 1.2 团队自研VRP求解器 1.2.1 自研求解器简介 此求解器由华中科技大学秦虎教授和南京大学罗志兴副教授共同研发,可用于求解多种车辆路径问题、三维装箱问题以及这两个问题的结合问题...在保障高效的性能同时,自研求解器提供丰富的接口方便用户实现自定义的约束条件和目标函数,做到了性能、通用性、拓展性之间的平衡。...1.2.2 自研求解器可以解决的问题 主要是针对车辆路径问题和装箱问题这两大问题,具体的细分问题在github上没有明确的给出;但是根据其帮助文档提供的可用约束来看,小编估计这个求解器应该可以涵盖几乎所有车辆路径问题和装箱问题...小结 通过上述内容,相信大家对于这两个求解器也有了一定的理解。讲了这么多,小伙伴们是不是也想知道这两个求解器的性能到底孰优孰劣呀。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demo 本篇概览 本文是《quarkus实战》系列的第五篇,一起去熟悉...quarkus的maven插件(就是下图红框中的那个plugin),用好它可以使我们更加得心应手的在项目中配置和控制quarkus 插件quarkus-maven-plugin提供了丰富的功能,它们都有对应的命令...GAV,这是A platformVersion 2.7.1.Final 在依赖quarkus的BOM,以及quarkus插件时,都要指定GAV,这是V,默认值会自动更新到最新稳定版 className...mvn quarkus:info,使用频率很高,如下,可以观察当前的BOM和扩展插件情况: (base) willdeMBP:hello-quarkus will$ mvn quarkus:info [...--- [INFO] io.quarkus.platform:quarkus-bom::pom:2.7.3.Final [INFO] io.quarkus.platform:quarkus-optaplanner-bom
casadi项目Github地址:https://github.com/casadi/casadi/tree/main Ipopt(Interior Point OPTimizer)是一个强大的非线性优化求解器...它被广泛用于数学建模和优化问题,特别是连续优化问题。Ipopt基于内点法算法,可以高效地解决大规模非线性约束优化问题。它支持连续变量和离散变量,并能处理不等式约束、等式约束和混合约束。...ipopt文档:https://coin-or.github.io/Ipopt/ OSQP(Operator Splitting Quadratic Program)是一个快速的凸二次规划求解器。...OSQP对于需要在实时或嵌入式系统中求解二次规划问题非常有用,因为它具有低内存占用和快速求解的特点。OSQP也是一个开源库,可以免费使用并适用于商业和学术项目。...通过osqp-eigen,您可以使用Eigen的矩阵和向量类型来定义问题,并且能够直接访问OSQP的高性能二次规划求解功能。
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