OptaPlanner 是否能够模拟随机程序？
Is OptaPlanner able to model stochastic programs?
在工作中，我们正在努力优化生产的商品数量以满足不确定的需求。通过分析之前发生的需求，我们知道需求的概率分布。
用数学术语来说，这个问题是一个多阶段随机整数规划。我们现在正在研究 OptaPlanner 来解决它。但是，OptaPlanner 似乎没有提供建模和解决此类问题的能力。一种可能是将程序转化为确定性问题，这可能是可以解决的，但这将花费很多时间来转换和解决。
所以我们的问题是：OptaPlanner能否对这类问题进行建模并高效解决？
这些用例不是开箱即用的示例，也不是经过充分研究的，但是使用一些自定义代码是可能的:
- OptaPlanner 可以在任何分数计算函数之上进行优化。 唯一真正的要求是它 returns 一个
Score，本质上是一个 Comparable.
- 您可以定义自定义
Score（请参阅文档），但在下面的示例中，我将使用标准 HardSoftScore 就可以了。一个HardSoftScore基本上就是2个int变量。
例如，假设下雨的概率是：星期一 50%，星期二 10%，星期三 20%。现在假设我们有车辆路线问题，需要在那一周运送 100 个包裹，有 2 辆卡车：卡车 A 可以运载 20 个包裹并且不受雨水影响，卡车 B 可以运载 40 个包裹但受雨水影响：雨水造成它的维护成本和 1 周内太多的雨水打破了它。
现在我们可以编写一个分数计算函数，在我们的分数规则中考虑这些因素：
- 当B上积雨的概率"sum"过高时，hard score降低多少太多（所以方案不可行）
- 使用 B 时下雨的概率会造成软成本（=> 降低软分数）
- 使用 A 或 B 会造成每行驶距离的软成本
也就是说，OptaPlanner 不提供任何概率算术方法，例如求和概率（这是不平凡的）。但是，您可以插入任何提供该功能的 Java 框架，为 drools DRL 调用这些函数。此外，drools-chance 本来应该提供这一点，但该项目目前处于非活动状态（但迟早我们会重新启动它）。
这是一个使用 OptaPlanner 进行随机优化的示例：Investment Portfolio Optimization。
在工作中，我们正在努力优化生产的商品数量以满足不确定的需求。通过分析之前发生的需求，我们知道需求的概率分布。
用数学术语来说，这个问题是一个多阶段随机整数规划。我们现在正在研究 OptaPlanner 来解决它。但是，OptaPlanner 似乎没有提供建模和解决此类问题的能力。一种可能是将程序转化为确定性问题，这可能是可以解决的，但这将花费很多时间来转换和解决。
所以我们的问题是：OptaPlanner能否对这类问题进行建模并高效解决？
这些用例不是开箱即用的示例，也不是经过充分研究的，但是使用一些自定义代码是可能的:
- OptaPlanner 可以在任何分数计算函数之上进行优化。 唯一真正的要求是它 returns 一个
Score，本质上是一个Comparable. - 您可以定义自定义
Score（请参阅文档），但在下面的示例中，我将使用标准HardSoftScore就可以了。一个HardSoftScore基本上就是2个int变量。
例如，假设下雨的概率是：星期一 50%，星期二 10%，星期三 20%。现在假设我们有车辆路线问题，需要在那一周运送 100 个包裹，有 2 辆卡车：卡车 A 可以运载 20 个包裹并且不受雨水影响，卡车 B 可以运载 40 个包裹但受雨水影响：雨水造成它的维护成本和 1 周内太多的雨水打破了它。
现在我们可以编写一个分数计算函数，在我们的分数规则中考虑这些因素：
- 当B上积雨的概率"sum"过高时，hard score降低多少太多（所以方案不可行）
- 使用 B 时下雨的概率会造成软成本（=> 降低软分数）
- 使用 A 或 B 会造成每行驶距离的软成本
也就是说，OptaPlanner 不提供任何概率算术方法，例如求和概率（这是不平凡的）。但是，您可以插入任何提供该功能的 Java 框架，为 drools DRL 调用这些函数。此外，drools-chance 本来应该提供这一点，但该项目目前处于非活动状态（但迟早我们会重新启动它）。
这是一个使用 OptaPlanner 进行随机优化的示例：Investment Portfolio Optimization。