第16章 統合

スコア がリレーショナルデータベースに永続化される場合は、JPA および Hibernate がデフォルトで BLOB カラムにシリアル化します。これには、いくつかのデメリットがあります。

この問題を回避するには、使用している スコア タイプ (HardSoftScore など) に適切な *ScoreHibernateType を使用して、2 つの INTEGER 列を使用するように設定します。

@PlanningSolution
@Entity
@TypeDef(defaultForType = HardSoftScore.class, typeClass = HardSoftScoreHibernateType.class)
public class CloudBalance implements Solution<HardSoftScore> {

    @Columns(columns = {@Column(name = "hardScore"), @Column(name = "softScore")})
    protected HardSoftScore score;

    ...
}

この場合、DDL は以下のようになります。

CREATE TABLE CloudBalance(
    ...
    hardScore INTEGER,
    softScore INTEGER
);

BigDecimal ベースの Score を使用する場合は、列の精度とスケールを指定して、通知なく丸めが行われることを回避します。

@PlanningSolution
@Entity
@TypeDef(defaultForType = HardSoftBigDecimalScore.class, typeClass = HardSoftBigDecimalScoreHibernateType.class)
public class CloudBalance implements Solution<HardSoftBigDecimalScore> {

    @Columns(columns = {
            @Column(name = "hardScore", precision = 10, scale = 5),
            @Column(name = "softScore", precision = 10, scale = 5)})
    protected HardSoftBigDecimalScore score;

    ...
}

丸められる スコア のタイプを使用して、ハードおよびソフトのレベルサイズをパラメーターとして指定します。

@PlanningSolution
@Entity
@TypeDef(defaultForType = BendableScore.class, typeClass = BendableScoreHibernateType.class, parameters = {
        @Parameter(name = "hardLevelsSize", value = "3"),
        @Parameter(name = "softLevelsSize", value = "2")})
public class Schedule implements Solution<BendableScore> {

    @Columns(columns = {
            @Column(name = "hard0Score"),
            @Column(name = "hard1Score"),
            @Column(name = "hard2Score"),
            @Column(name = "soft0Score"),
            @Column(name = "soft1Score")})
    protected BendableScore score;

    ...
}

このサポートは Hibernate に固有のものです。複数列に変換するのをサポートしていないため、現時点では、JPA 2.1 のコンバーターではサポートしていません。

JPA および Hibernate では、多くの問題ファクトクラスからプランニングソリューションクラスへの、@ManyToOne の関係があります。したがって、問題ファクトクラスは、プランニングソリューションクラスを参照します。したがって、そのソリューションが クローンが作成された計画 の場合は、問題ファクトクラスのクローンも作成する必要があります。そのような各問題ファクトクラスで @DeepPlanningClone を使用して、それを強化します。

@PlanningSolution // OptaPlanner annotation
@Entity // JPA annotation
public class Conference {

    @OneToMany(mappedBy = "conference")
    private List<Room> roomList;

    ...
}

@DeepPlanningClone // OptaPlanner annotation: Force the default planning cloner to planning clone this class too
@Entity // JPA annotation
public class Room {

    @ManyToOne
    private Conference conference; // Because of this reference, this problem fact needs to be planning cloned too

}

これを行わないと、ソリューションが重複したり、JPA 例外が発生したりなどの問題が発生する可能性があります。

デフォルトの XStream 設定で、スコア が XML または JSON にマーシャリングされると、非常に長くなり扱いにくくなります。これを修正するには、XStreamScoreConverter で、 ScoreDefinition をパラメーターとして設定します。

@PlanningSolution
@XStreamAlias("CloudBalance")
public class CloudBalance implements Solution<HardSoftScore> {

    @XStreamConverter(value = XStreamScoreConverter.class, types = {HardSoftScoreDefinition.class})
    private HardSoftScore score;

    ...
}

たとえば、以下のように設定すると、良質の XML が生成されます。

<CloudBalance>
   ...
   <score>0hard/-200soft</score>
</CloudBalance>

丸められるスコアのタイプにこれを使用するには、hardLevelsSize および softLevelsSize を定義する 2 つの int パラメーターを提供します。

@PlanningSolution
@XStreamAlias("Schedule")
public class Schedule implements Solution<BendableScore> {

    @XStreamConverter(value = XStreamScoreConverter.class, types = {BendableScoreDefinition.class}, ints = {2, 3})
    private BendableScore score;

    ...
}

たとえば、以下を生成します。

<Schedule>
   ...
   <score>0/0/-100/-20/-3</score>
</Schedule>