用于大型数据集的 OptaPlanner

Question

一位客户要求我使用 Drools 进行一个项目。查看 Drools 文档，我认为他们在谈论 OptaPlanner。

公司接收来自许多客户的运输订单，并将这些订单与多家承运商的预订相关联。去年的订单超过100,000。当前发生的“优化”基于服务、分配和费率，并且是线性的（使用约束将每个订单分配给承运人，但不考虑周围订单）。要求是在池中保留非关键订单数天，并使用相同的约束优化池中的订单以实现最低成本。

最初，他们希望在去年的订单上运行“假设”以微调约束。如果这个练习成功，他们想在他们的实时系统中使用它。

我的问题是 OptaPlanner 是否是该任务的正确工具，如果是，是否有一个示例可以帮助我开始。

Answer 1

看看vehicle routing videos，听起来你的车辆路线有问题。

如果您只使用 Drools 来分配订单，那么您基本上构建了一个构建启发式（= 贪心算法）。如果您使用 OptaPlanner 分配订单（并使用 Drools 来计算解决方案的质量（= 分数）），那么您将获得更好的解决方案。请参阅false assumptions on vehicle routing 了解原因。

要扩展到 10 万个订单（= 计划实体），请使用 Nearby Selection（最多 1 万个）和分区搜索（a sign of weakness，但需要超过 1 万个）。