Cloud Balancing Optaplanner：实施过度约束的规划

Question

我正在尝试使用 Optaplanner 和 java 实现一个简单的云平衡系统。

最喜欢的 我正在尝试使用适用于 Java 的 Optaplanner 库来实现一个具有过度约束规划的简单云平衡系统。 我将模型映射到我的问题（车辆和资产）进行变量替换 cpuPower -> 重量，内存 -> 体积。 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

如果我使用简单的示例，我会收到一个包含所有已分配进程的响应，尽管其中一些进程无法分配给计算机。对于这个问题，optaplanner 的目的是将实现更改为overconstained plannig。文档说：

• 通过切换分数类型添加额外的分数级别（通常是介于硬级别和软级别之间的中等级别）。
• 使计划变量可以为空。
• 在新级别上添加分数约束（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）。

我正在做可空注释和比较方法中的检查：

 @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();
}

虽然这会改变求解方法之后的过程都未签名并且解决方案不正确，因为曾经是 0soft/0hard。

如何定义一个新的约束（中等级别）来惩罚未分配实体的数量？

Answer 1

首先在您的 DRL 中使用 HardMediumSoftScoreHolder，在您的域中使用 HardMediumSoftScore。查看 DRL 规则的病床规划示例。