OptaPlanner 是一个开源的约束求解器,用于解决优化问题。它通过定义约束来确保解决方案满足特定的业务规则。约束流(Constraint Streams)是 OptaPlanner 6.0 引入的一种新的约束定义方式,它允许开发者使用流式 API 来定义约束,这种方式更加直观和灵活。
OptaPlanner 约束流主要分为以下几种类型:
约束流在列表属性上联接的应用场景包括但不限于:
假设我们在使用 OptaPlanner 进行排班时,遇到了一个问题:如何确保每个员工的排班不会超过其最大工作小时数?
问题原因: 这个问题通常是由于没有正确地定义约束流来检查每个员工的总工作时间。
解决方法: 我们可以使用约束流来定义这个约束。以下是一个示例代码:
import org.optaplanner.core.api.score.stream.Constraint;
import org.optaplanner.core.api.score.stream.ConstraintFactory;
import org.optaplanner.core.api.score.stream.Joiners;
import org.optaplanner.core.api.score.stream.tri.TriConstraintCollectors;
public class ShiftSchedulingConstraintProvider implements ConstraintProvider {
@Override
public Constraint[] defineConstraints(ConstraintFactory constraintFactory) {
return new Constraint[] {
constraintFactory.from(Schedule.class)
.join(Schedule.class, Joiners.equal(Schedule::getEmployee))
.join(Schedule.class, Joiners.equal(Schedule::getEmployee))
.filter((schedule1, schedule2, schedule3) ->
schedule1.getEndTime().isBefore(schedule2.getStartTime()) ||
schedule2.getEndTime().isBefore(schedule3.getStartTime())
)
.penalize("Employee worked too many hours",
HardSoftScore.ofHard(1),
TriConstraintCollectors.sumLong(
(schedule1, schedule2, schedule3) ->
Duration.between(schedule1.getStartTime(), schedule3.getEndTime()).toHours()
)
)
};
}
}
在这个示例中,我们使用了 join
操作来联接同一个 Schedule
实体的不同实例,然后通过 filter
操作来确保这些实例不会重叠。最后,我们使用 penalize
操作来惩罚超过最大工作小时数的情况。
通过这种方式,我们可以有效地解决在列表属性上联接时遇到的问题,并确保解决方案满足业务规则。
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