Cloud Balancing Optaplanner：实施过度约束的计划

Question

我正在尝试使用带有Java的Optaplanner使用Overconstrained plannig实现一个简单的云平衡系统。

最喜欢的是，我正在尝试使用带有Java的Optaplanner库的Overconstrained plannig实现一个简单的云平衡系统。 我通过将变量替换为cpuPower-> weight，memory-> volume来将模型映射到我的问题（车辆和资产）。 在规则定义不超过这两个变量中的任何一个之后，drl文件：

package org.optaplanner.examples.cloudbalancing.solver;
    dialect "java"

import org.optaplanner.core.api.score.buildin.hardsoft.HardSoftScoreHolder;

import org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.Mission;
import org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.Vehicle;
import org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.Asset;

global HardSoftScoreHolder scoreHolder;

// ############################################################################
// Hard constraints
// ############################################################################

rule "requiredVolumeTotal"
    dialect "mvel"
    when
        $vehicle : Vehicle($maxVolume : maxVolume)
        Number( $totalReqVolume : intValue() > $maxVolume ) from accumulate 
            ( Asset( vehicle == $vehicle , $volume : volume),
            sum($volume)) 
    then
        scoreHolder.addHardConstraintMatch(kcontext, -($totalReqVolume -$maxVolume));
end

rule "requiredWeightTotal"
    dialect "mvel"
    when
        $vehicle : Vehicle($maxWeight : maxWeight)
        Number( $totalReqWeight : intValue() > $maxWeight ) from accumulate 
            ( Asset( vehicle == $vehicle , $weight : weight),
            sum($weight)) 
    then
        scoreHolder.addHardConstraintMatch(kcontext, -($totalReqWeight -$maxWeight));
end

如果使用简单的示例，尽管其中某些过程无法分配给计算机，但我会收到分配了所有进程的响应。 对于这个问题，optaplanner的目的是将实现更改为过度包含的计划 。 该文件说：

• 通过切换“分数”类型，添加一个额外的分数级别（通常是硬性和软性级别之间的中等级别）。
• 使计划变量可为空。
• 在新级别上添加得分约束（通常是中等约束）以惩罚未分配实体的数量（或它们的加权总和）。

我正在做nullable注释和compare方法中的检查：

 @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = {"computerRange"},
        strengthComparatorClass = CloudComputerStrengthComparator.class,
        nullable = true)
public CloudComputer getComputer() {
    return computer;
}

_

@Override
public int compare(CloudComputer a, CloudComputer b) {
     if (a == null || b == null)
         return 0;
    return new CompareToBuilder()
            .append(a.getMultiplicand(), b.getMultiplicand())
            .append(b.getCost(), a.getCost()) // Descending (but this is debatable)
            .append(a.getId(), b.getId())
            .toComparison();
}

这完全改变了求解方法后，解决方案不正确的原因是0soft / 0hard。

如何定义一个新的约束（中等级别）以惩罚未分配实体的数量？

Answer 1

首先在DRL中使用HardMediumSoftScoreHolder ， HardMediumSoftScore在域中使用HardMediumSoftScoreHolder 。 看一下DRL规则的医院床位规划示例。