wang2leee的博客

【ortools源码系列】 time_limit h头文件时间控制类的功能和源码分析

OptaPlanner支持多种优化算法，所以您可能想知道哪个是最好的？虽然一些优化算法通常比其他算法表现更好，但实际上取决于您的问题领域。大多数求解器阶段都有可以调整的参数。这些参数可以很大程度上影响结果，尽管大多数求解器阶段在开箱即用时表现良好。

**并非所有的用例都可以进行分区**。**分区仅适用于规划实体和值范围可以在n个分区中分割，而且没有约束条件跨越分区边界的用例**。

ortools模型求解cp-sat solve源码分析

每个组织都面临着规划问题：在有限的资源（员工、资产、时间和金钱）的情况下提供产品或服务。OptaPlanner通过优化规划来用更少的资源做更多的业务。这被称为约束满足编程（是运筹学学科的一部分）。OptaPlanner是一个轻量级的嵌入式约束满足引擎，用于优化规划问题。

ortools中 pseudo_costs SubSolver cp_constrains cp_model_utils cumulative_energy cp_model h头文件源码功能分析详解

Drools评分计算已经被弃用，并将在OptaPlanner的未来主要版本中移除。考虑使用约束流和我们的迁移指南进行切换。

ortools 以下源码功能分析cp_model_presolve.hcp_model_presolve .cccp_model_postsolve.hcp_model_postsolve.cc功能源码presolve_util.hcp_model_solver.hcp_model_symmetries.h功能源码cp_model_objective.hcp_model_mapping.hcp_model_checker.h

OptaPlanner优化算法优化算法1. 现实世界中的搜索空间大小2. OptaPlanner能否找到最优解？3. 架构概述4. 优化算法概述5. 我应该使用哪些优化算法？6. 功率调整或默认参数值7. 求解器阶段8. 范围概述9. 终止条件

构造启发式算法在有限时间内构建一个相当不错的初始解。它的解决方案并不总是可行的，但它能够快速找到一个解决方案，以便后续元启发式算法能够完成任务。构造启发式算法会自动终止，因此通常无需专门配置构造启发式算法阶段的终止条件。

穷举搜索总是能够找到全局最优解并识别出来。然而，它的规模无法扩展（甚至对于小型数据集也不适用），因此在大多数情况下几乎没有实际用途。

这里用的镜像Dockerfile是用于在CentOS 7环境下设置和安装开发工具以及构建OR-TOOLS项目。它包含以下步骤：1. 安装基本依赖项和开发工具（如wget、curl、编译器等）。2. 升级到gcc-11，并将其设置为默认编译器。3. 安装CMake 3.23.2和Swig 4.0.2。4. 安装.Net SDK（版本3.1和6.0）。5. 安装Java 8 SDK和Maven。6. 安装Python 3和一些常用的Python库。7. 设置时区为America/Los_Ange

ortools cp-sat IntVar整数变量Long越界情况分类源码分析精讲，彻底明白！！

ortools cp-sat cp_model Proto h头文件源码分析

使用OptaPlanner解决规划问题包括以下步骤：1. 将规划问题建模为一个带有@PlanningSolution注解的类，例如NQueens类。2. 配置Solver，例如为任何NQueens实例配置First Fit和Tabu Search solver。3. 从数据层加载问题数据集，例如Four Queens实例。这就是规划问题。4. 使用Solver.solve(problem)解决问题，返回找到的最佳解决方案。

使用OptaPlanner解决规划问题包括以下步骤：1. 将规划问题建模为一个带有@PlanningSolution注解的类，例如NQueens类。2. 配置Solver，例如为任何NQueens实例配置First Fit和Tabu Search solver。3. 从数据层加载问题数据集，例如Four Queens实例。这就是规划问题。4. 使用Solver.solve(problem)解决问题，返回找到的最佳解决方案。

阴影变量是一种规划变量，其正确值可以从真实规划变量的状态推断出来。尽管根据定义，这种变量违反了归一化原则，但在某些情况下使用阴影变量非常实用，特别是为了更自然地表达约束条件。例如，在带有时间窗口的车辆路径问题中，车辆到达客户的时间可以基于该车辆先前访问的客户（以及两个位置之间已知的行驶时间）进行计算

在执行解决方案之前或期间，用于创建解决方案的问题事实可能会发生变化。为了降低问题事实变化的风险而延迟规划并不理想，因为不完整的计划比没有计划更可取。

OptaPlanner的输入和输出数据（规划问题和最佳解决方案）是普通的JavaBeans（POJOs），因此与其他Java技术的集成非常简单

OptaPlanner设计模式是在执行约束求解的项目的模型或架构中常见挑战的通用可重用解决方案。本节中的设计模式列出并解决了常见的设计挑战。

OptaPlanner开发指南方法论

本文笔者根据实战整理的它的全面用法，作为工具文档，看此一篇就够了。希望大家受用

Ortools MPSolver方法用法示例实战源码详解

详细介绍了ortools中线性规划工具LinearExpr的使用方法示例源码分析

本指南将引导您完成使用OptaPlanner的约束求解人工智能（AI）创建Quarkus应用程序的过程。

本指南将引导您创建一个使用OptaPlanner的约束求解人工智能（AI）的Spring Boot应用程序。

本指南将引导您完成使用OptaPlanner的约束求解人工智能（AI）创建简单Java应用程序的过程。

OptaPlanner是一款领先的开源Java™ AI约束求解器，用于优化车辆路径规划问题、旅行推销员问题以及类似的应用场景。它适用于各种类型的车队调度，无论是飞机、卡车、巴士、出租车、自行车还是船只的路径规划，不论是运输产品还是乘客，也不论司机是提供服务。

扩展线性重组（extended linear recombination）中间重组（intermediate recombination）实值重组（real valued recombination）二进制交叉（binary valued crossover）多点交叉（multiple-point crossover）单点交叉（single-point crossover）离散重组（discrete recombination）线性重组（linear recombination）