OptaPlanner能够模拟随机程序吗？

Question

在工作中，我们正在努力优化生产的货物数量，以满足不确定的需求。通过对以前发生的需求的分析，了解需求的概率分布。

在数学上，这个问题是一个多阶段的随机整数规划.我们现在正在调查OptaPlanner来解决这个问题。然而，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换成一个确定性的问题，这个问题可能是可解决的，但是这需要很长的时间来转换和解决。

因此，我们的问题是: OptaPlanner能否对此类问题进行建模并有效地解决这些问题？

Answer 1

这类用例并不是开箱即用的示例，也不是经过仔细研究的，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的基础上进行优化。唯一真正的要求是返回一个Score，它本质上是一个Comparable。
• 您可以定义一个自定义的Score (参见docs)，但在下面的示例中，我将使用一个标准的HardSoftScore，这样就可以了。HardSoftScore基本上是2 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，需要在那一周内运送100个包裹，其中2辆卡车可以装载20个包裹，不受雨水影响，B卡车可以运送40个包裹，但受雨水影响:雨水会给它带来维修费用，一周内过多的雨水会破坏它。

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到这些因素：

• 当B上的概率累积雨量的“和”太高时，用多大的概率来减少难得分(所以解决方案不可行)
• 使用B时下雨的概率会造成软成本(=>降低软分数)
• A或B的使用会造成每一段距离的软成本

尽管如此，OptaPlanner并没有为概率算法提供任何方法，这样做的概率之和(这是不平凡的)。但是，您可以插入任何提供这些功能的Java框架，为drools调用这些函数。此外，drools-chance应该会提供这种情况，但是该项目目前是不活动的(但是迟早我们会重新启动它)。

Answer 2

下面是用OptaPlanner：投资组合优化进行随机优化的一个例子。