OptaPlanner是否支持对连续变量进行优化和约束？

Question

我正在阅读文档中相互矛盾的内容。

一方面，这段话似乎表明可能存在连续的计划变量：

计划值范围是计划变量的可能计划值的集合。 此集合可以是离散的（例如，行1、2、3或4）或连续的（例如，介于0.0和1.0之间的任何双精度数）。

另一方面，定义计划变量时，必须在用于值集的字段上指定ValueRangeProvider批注：

解决方案实现具有返回Collection的方法。 该集合中的任何值都是该计划变量的可能计划值。

这两个片段都在文档的同一部分中（ http://docs.jboss.org/drools/release/latest/optaplanner-docs/html_single/#d0e2518 ）

那是什么呢？ 我可以使用全double精度作为计划变量，还是需要将其范围限制为特定Collection的值？

查看提供的实际算法，我看不到任何实际上适合于优化连续变量的算法，因此，我怀疑是否有可能，但是将其弄清楚并明确表示会很好。

Answer 1

我们正在努力完全支持连续变量。 但是目前（在6.0.0.CR2中）还没有得到很好的支持 。

值范围确实可以是连续范围，但是实际使用它们的途径还不存在。 最近我们取得了良好的进展，请参阅https://issues.jboss.org/browse/PLANNER-160 。

它的工作方式如下：您也可以在返回ValueRange （而不是Collection ）的方法上使用@ValueRangeProvider批注。

ValueRange将是一个接口，支持选择随机值，获取大小，...开箱即用，我们将支持IntValueRange ， DoubleValueRange ， BigDecimalValueRange ，...（实现细节：我们将对这些Collection进行改装-将方法返回到CollectionValueRange 。）

然后，ValueSelector实现将直接使用它。

至于优化连续变量的适用性：

• JIT随机选择将迅速发展，并且具有很高的存储效率。
• 如果您遇到NP完全/ NP困难的问题，那么OptaPlanner将是一个很好的选择。 如果您只有连续变量（而不是单个离散变量），那么您的问题就不太可能是NP完全的（除非您的约束反驳了这一点），在这种情况下，最好还是使用自定义的手工多项式算法（因为它不是NP完整的，所以有一个“简单”的解决方案）。