Optaplanner Score 计算类型题

Question

解决OptaPlanner的使用疑惑。 OptaPlanner 使用以下分数计算类型：Drools 分数计算或约束流分数计算。两种方式都支持增量计算分数。积分增量计算疑点之一：

演示：

import org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.CloudBalance;
import org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.CloudComputer;
import org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.CloudProcess;

global HardSoftScoreHolder scoreHolder;

// ############################################################################
// Hard constraints
// ############################################################################

rule "requiredCpuPowerTotal"
    when
        $computer : CloudComputer($cpuPower : cpuPower)
        accumulate(
            CloudProcess(
                computer == $computer,
                $requiredCpuPower : requiredCpuPower);
            $requiredCpuPowerTotal : sum($requiredCpuPower);
            $requiredCpuPowerTotal > $cpuPower
        )
    then
        scoreHolder.addHardConstraintMatch(kcontext, $cpuPower - $requiredCpuPowerTotal);
end

假设requiredCpuPowerTotal条件成立，执行then逻辑，加入hard score，假设-100。
这时候CloudProcess的方案就改好了。 CloudComputer 减少了一些 CloudProcess 接收，因此它不会超过此计算机 CloudComputer 的 cpu 限制。这个条件不成立。

我的问题是:

如果第一次满足条件，电脑A分配2个线程给一台总共4核CPU的电脑，但是第一次电脑A是2核的，所以这次的解是负分硬 -100 .
第二个程序一台电脑分配1个线程，如果不满足当前条件，负分不会增加。结果是hard 0。问题：1.但是之前的负分是怎么删掉的？
或者这是否意味着每个新的解决方案都会重新计算分数？

Answer 1

之前的负分将被删除，因为addHardConstraintMatch()在做一些黑魔法：它注册了一个规则不匹配的监听器，当分数不再匹配时撤销负数添加。
scoreDRL 是递增的，因此只会重新计算分数变化的增量。

PS：也看看 ConstraintStreams，它们也是增量的:)

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