適用於大型數據集的OptaPlanner

Question

客戶曾要求我使用Drools開展項目工作。看着Drools文檔，我認爲他們正在談論OptaPlanner。

該公司接受來自許多客戶的運輸訂單，並將這些訂單鏈接到多個承運人的預訂。去年的訂單超過了10萬。目前發生的「優化」是基於服務，分配和費率的，並且是線性的（每個訂單使用約束分配給承運人，但不考慮周邊訂單）。需求是將非關鍵訂單保留在一個池中幾天，並使用相同的約束條件優化池中的訂單以獲得最低成本。

最初他們想要運行「假設」而不是去年的訂單來微調約束條件。如果這個練習是成功的，他們想在現場系統中使用它。

我的問題是OptaPlanner是否是這項任務的正確工具，如果有的話，如果有一個例子可以讓我開始。

Answer 1

看看vehicle routing videos，因爲它聽起來像你有車輛路線問題。

如果您只使用Drools分配訂單，您基本上會構建構建啓發式（=貪婪算法）。如果您使用OptaPlanner分配訂單（以及Drools計算解決方案的質量（=分數）），那麼您會得到更好的解決方案。瞭解原因，請參見false assumptions on vehicle routing。

要擴展到10萬個訂單（=計劃實體），請使用Nearby Selection（最高可達10k）和分區搜索（即a sign of weakness，但需要10k以上）。