OptaPlanner 的最强拟合算法
OptaPlanner's Strongest Fit algorithm
我有一个与 OptaPlanner's Strongest Fit 算法相关的问题。在文档中可以找到Strongest Fit算法的描述，即：
Like First Fit, but uses the strong planning values first, because the strong planning values are more likely to have a lower soft cost to use. So it sorts the planning values on decreasing strength.
我想知道 "more likely to have a lower soft cost to use" 到底是什么意思。我试图了解有关员工名册示例的所有构造启发式方法，但我不明白 soft cost to use 是什么。我也想知道 Strongest Fit Decreasing 算法究竟是如何工作的，它被描述为 First Fit Decreasing 和 Strongest Fit.
的组合
例如，在 Cloud Balancing 中，如果计算机拥有更多 CPU/RAM/network，它们就会变得更强大。对于 Strongest Fit，我们将首先尝试使用最大的计算机。对于最弱拟合，我们将首先尝试使用最小的计算机。
"Decreasing" 后缀适用于进程：如果进程需要更多 CPU/RAM/network，则进程会更困难。任何类型的 Fit Decreasing 都会首先分配最大的进程。
我有一个与 OptaPlanner's Strongest Fit 算法相关的问题。在文档中可以找到Strongest Fit算法的描述，即：
Like First Fit, but uses the strong planning values first, because the strong planning values are more likely to have a lower soft cost to use. So it sorts the planning values on decreasing strength.
我想知道 "more likely to have a lower soft cost to use" 到底是什么意思。我试图了解有关员工名册示例的所有构造启发式方法，但我不明白 soft cost to use 是什么。我也想知道 Strongest Fit Decreasing 算法究竟是如何工作的，它被描述为 First Fit Decreasing 和 Strongest Fit.
例如，在 Cloud Balancing 中，如果计算机拥有更多 CPU/RAM/network，它们就会变得更强大。对于 Strongest Fit，我们将首先尝试使用最大的计算机。对于最弱拟合，我们将首先尝试使用最小的计算机。
"Decreasing" 后缀适用于进程：如果进程需要更多 CPU/RAM/network，则进程会更困难。任何类型的 Fit Decreasing 都会首先分配最大的进程。