OptaPlanner

写这个文章的目的是想分享下Optaplanner的官网博客里的一个例子：Optimizing COVID-19 vaccination appointment scheduling。

这篇文章讲述了一种排课问题，即如何将课程分配到不同的时间和教室中，同时满足一些限制条件。这些限制条件包括教师、课程和教室的冲突，课程的最小工作天数和紧密度，教室的容量等等。为了解决这个问题。

今天分享例子是会议安排问题。该问题需要将会议分配到开始时间和房间，同时考虑硬性约束条件（房间冲突、必选会议、房间容量）和中等约束条件（优选会议）以及软性约束条件（尽早安排会议、会议间休息、最小化并行会

本文将深入介绍OptaPlanner的使用，以其Tennis Club Scheduling问题为例，涵盖了如何设计“公平约束”来解决资源和工作量公平分配的问题。

这篇文章主要介绍了Optaplanner中TSP问题的定义、挑战、建模、约束设计以及链式变量等相关知识，帮助读者了解如何使用Optaplanner解决路径优化问题。

约束设计的过程就是定义的规则的过程，包括硬约束（必须满足的条件）和软约束（尽量满足的条件）。硬约束通常用于描述问题的基本限制，比如每台计算机不能出现超频的情况。

介绍使用Optaplanner解决云资源平衡问题的建模和求解方法，包括基本概念、实践演示以及未来发展方向。旨在帮助读者了解如何使用Optaplanner解决云资源平衡问题，提供实用的建模技巧和解决方案

目的是在给定一个订单金额和若干个优惠券的情况下，从这些优惠券中选择一些使用，使得总优惠金额最大，从而使得订单金额最小。 具体来说，优惠券组合问题要求我们在所有可能的优惠券组合中，找到一组使得总优惠金额

已经有276天没有更新过博客了，一是觉得自己对Optaplanner的理解不够，而是也是对optaplanner的应用前景有些迷茫，其实这么久也没有想明白。 后续计划 今天开始后面我还是会继续...

上一篇文章我们学习了，Drools规则约束的测试方法。今天我们来学习`ConstraintStream`方式的规则测试。话不多说，我们来开始学习。

至此我们在前几天已经学习了三个实例的学习，相信大家对OptaPlanner有了一个更深的学习。大家会发现这几个例子我们使用的都是Drools来编写约束和评分。

上一篇章我们学习了如何使用OptaPlanner来求解最值的问题，今天我们继续通过一个例子来学习如何求解线性规划问题，话不多说直接开始

上一篇章我们学习了如何使用OptaPlanner来求解N皇后问题，今天呢，我们来学习使用OptaPlanner来解决，高等数学的一些个例题，简单的求极值问题。通过这个例子，我们可以回顾我们所学习的一些

从今天开始我们来学习OptaPlanner官网提供的各个案例，来强化我们所学的知识内容。其实还有很多的内容需要学习，但是到这一阶段，更需要的是强化实操能力，掌握使用方法后，我们再转过头来学习OptaP

上一篇章我们学习了，如何使用ConstraintStream方式进行规则约束编写，今天我们来学习下Drools的方式，Drools的方式是非常适合OptaPlanner的方式，但是OptaPlanne

到此为止，我们已经学习了OptaPlanner很多的概念，从今天开始我们来学习编写约束规则评分的两种常用的方式，其它的方式在扩展和易用性上面要差的很多，所以我们只学习常用的两种。

上一篇章里，我们已经学习了分数计算的一些窍门和规避分数陷阱的一些方法。今天这一篇章我们来学习如何动态配置约束权重，方便我们在调整约束时做到动态支持。

上一篇章里，我们已经学习了分数计算的基本概念，`Solver`通常会将大部分执行时间用于运行分数计算（在其最深层次的循环中调用）。在这个篇章里，我们来讲解一些分数计算的一些技巧，及一些陷阱。

本章我们来学习的又是核心的一个内容，如何编写你的约束规则和分数，这块的难度不大，但是如果要掌握，坦率的说很困难，不过大家不要灰心，随着时间的推移模型学习的越来越多这方面会积累的很快。

分数计算是一大章节，后续篇章会连更来学习分数的在OptaPlanner使用。分数在OptaPlanner非常的重要，约束规则的编写跟其是密不可分的。