我在 python 中使用 Optapy 库，我想添加需要满足课程的约束，因为我现在得到了许多未分配的课程，即使大部分时间段和房间都是空的，而且教师资源大多未使用。 我尝试添加以下约束：
def curriculum_needs_to_be_met(constraint_factory):
return constraint_factory \\
.forEach(LessonClass) \\
.filter(lambda lesson: lesson.timeslot is None) \\
.penalize(\"Curriculum needs to be met\", HardSoftScore.ONE_HARD)
但我仍然得到许多未分配的课程。知道如何定义课程限制吗？
所有变量都应该在没有约束的情况下分配。它们未被分配的唯一原因是：
您正在检查输入问题（未分配所有课程）而不是从 solver.solve 返回的解决方案（应分配所有课程，除非求解器在找到可行的解决方案之前终止（在这种情况下，求解器应该给予更多的时间））。
您将nullable=True 传递给@planning_variable（即域如下所示）：
@planning_entity
class Lesson:
def __init__(self, id, subject, teacher, student_group, timeslot=None, room=None):
self.id = id
self.subject = subject
self.teacher = teacher
self.student_group = student_group
self.timeslot = timeslot
self.room = room
@planning_id
def get_id(self):
return self.id
@planning_variable(Timeslot, ["timeslotRange"], nullable=True)
def get_timeslot(self):
return self.timeslot
def set_timeslot(self, new_timeslot):
self.timeslot = new_timeslot
# ...
如果您想允许变量采用 None 值，您可以这样做。但是，情况可能并非如此，因为您不希望变量采用 None 值。
因此，我会仔细检查您使用的是解决方案而不是问题。如果您正在使用该解决方案并且仍然看到未分配的值，那么我会更新它的 TerminationConfiguration 以给它更多时间。有关终止配置的示例，请参阅 OptaPlanner 文档：https://www.optaplanner.org/docs/optaplanner/latest/optimization-algorithms/optimization-algorithms.html#termination；您可以像这样在 OptaPy 中创建新的终止配置：
import optapy.config
termination = optapy.config.solver.termination.TerminationConfig()
termination.setBestScoreFeasible(True) # keep solving until the solution feasible
solver_config = optapy.config.solver.SolverConfig() \
.withTerminationConfig(termination) \
# rest of SolverConfig setup
【讨论】：
constraint_factory.forEach(LessonClass).groupBy(lambda lesson: lesson.teacher).penalize("Minimize used teachers", HardSoftScore.ONE_SOFT) 的事情（将 groupBy 中的 lambda 更改为对房间做类似的事情）；此约束为“对于至少一堂课引用的每位教师，惩罚一堂课”。
我使用 optapy 库来组织学校时间表，但是当链接到数据库时，它在一行上运行只获取最后一个值并打印它。？
【讨论】：