实现分层问题的规划优化算法

Question

我正在处理一个规划问题，涉及：

1. 计划实体的集合，每个实体都包含计划变量 A
2. 全局规划变量 B​​（包含在规划解决方案中）

由于我是 Optaplanner 和总体规划优化的初学者，我从一个更简单的版本问题开始，专注于优化 A 与 B 建模为规划事实。

现在我有一个程序成功地优化了 A 给定 B。我想实现一个新的求解器优化 A 和 B。事实证明，最好的优化搜索策略是首先选择一个 B 值，然后优化 A 给定B 值。应该重复这个过程，直到找到一个最优值（手头的问题是分层的）

我正在寻找有关如何使用 Optaplanner 实现此功能的建议。我最初以为我会将其实现为两个阶段（优化 B -> 优化 A），但我现在明白 Optaplanner 阶段并不意味着这样做。例如，求解器无法遍历这个有序的两个阶段序列。

相反，我认为我应该实现一个自定义 MoveSelector，它以 B 上的移动开始，然后是 A 移动的无限列表..

你怎么看？我在正确的轨道上吗？

亲切的问候，

Answer 1

A 和 B 是不同的阶段，而不是不同的阶段（在 OptaPlanner 术语中）。

在多阶段规划（参见文档中的简短条目）中，它基本上是 2 个不同的求解器，一个输入另一个。当 A 和 B 发生在不同的时间（考虑战略、战术和运营计划）或由于康威定律（用户的组织结构）时，这很常见。这是最简单的解决方案，而且通常也是迄今为止在业务变更管理期间最实用的解决方案。这是风险最小的。但是，它不是最理想的（至少在理论上）。

替代方案确实是拥有多个计划实体，这使其成为一个大的计划问题。那是完美的解决方案。这是具有挑战性的。完美可能是善的敌人。 OptaPlanner 的架构支持它，但确实需要自定义移动（今天在 OptaPlanner 7.35 中），因为默认移动选择器不会经常逃避局部最优。