第 8 章 OptaPlanner SolverManager

Solver Manager 是用于一个或多个 Solver 实例的传真，简化了 REST 和其他企业服务中的规划问题。

与 Solver.solve (…) 方法不同，SolverManager 具有以下特征：

SolverManager.solve (…) 立即返回：它会调度问题以异步解决，而不阻止调用线程。这可避免 HTTP 和其他技术的超时问题。
SolverManager.solve (…) 可以并行解决同一域的多个规划问题。

在内部，SolverManager 管理一个 solver 线程的线程池，该线程调用 Solver.solve (…)，以及处理最佳解决方案更改事件的线程池。

在 Quarkus 和 Spring Boot 中，SolverManager 实例会自动注入您的代码中。如果您使用 Quarkus 或 Spring Boot 以外的平台，请使用 create (…) 方法构建 SolverManager 实例：

SolverConfig solverConfig = SolverConfig.createFromXmlResource(".../cloudBalancingSolverConfig.xml");
SolverManager<CloudBalance, UUID> solverManager = SolverManager.create(solverConfig, new SolverManagerConfig());

SolverConfig solverConfig = SolverConfig.createFromXmlResource(".../cloudBalancingSolverConfig.xml");
SolverManager<CloudBalance, UUID> solverManager = SolverManager.create(solverConfig, new SolverManagerConfig());

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提交到 SolverManager.solve (…) 方法的每个问题都必须具有唯一的问题 ID。之后调用 getSolverStatus (problemId) 或 terminateEarly (problemId) 使用问题 ID 来区分计划问题。问题 ID 必须是不可变类，如 Long、String 或 java.util.UUID。

SolverManagerConfig 类具有一个 parallelSolverCount 属性，用于控制并行运行多少个 solvers。例如，如果 parallelSolverCount 属性设置为 4，并且您提交五个问题，则四个问题会立即解决，并且第五个问题在其中一个问题结束时开始。如果这些问题解决五分钟，则第五个问题需要花费 10 分钟才能完成。默认情况下，parallelSolverCount 设置为 AUTO，它解析为一半的 CPU 内核，而不考虑 solvers 的 moveThreadCount。

要检索最佳解决方案，在解决时通常会使用 SolverJob.getFinalBestSolution （） ：

CloudBalance problem1 = ...;
UUID problemId = UUID.randomUUID();
// Returns immediately
SolverJob<CloudBalance, UUID> solverJob = solverManager.solve(problemId, problem1);
...
CloudBalance solution1;
try {
    // Returns only after solving terminates
    solution1 = solverJob.getFinalBestSolution();
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
    throw ...;
}

CloudBalance problem1 = ...;
UUID problemId = UUID.randomUUID();
// Returns immediately
SolverJob<CloudBalance, UUID> solverJob = solverManager.solve(problemId, problem1);
...
CloudBalance solution1;
try {
    // Returns only after solving terminates
    solution1 = solverJob.getFinalBestSolution();
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
    throw ...;
}

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但是，有更好的方法，在用户需要解决方案前解决批处理问题，以及在用户主动等待解决方案时进行实时解决。

当前的 SolverManager 实施在单个计算机节点上运行，但未来的工作旨在在云之间分发 solver 负载。

8.1. 批处理解决问题
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批量解决正在并行解决多个数据集。批量解决在夜间特别有用：

夜中通常有一些或没有问题更改。有些机构强制使用截止时间，例如，在 午夜前提交所有日期的请求。
solvers 可以运行更长的时间（通常小时），因为 nobody 正在等待结果和 CPU 资源通常更便宜。
当员工达到下一个工作时，可以使用解决方案。

流程

要并行解决问题，请受 parallelSolverCount 的限制，请对每个数据集调用 solve (…) 创建了以下类：

public class TimeTableService {

    private SolverManager<TimeTable, Long> solverManager;

    // Returns immediately, call it for every data set
    public void solveBatch(Long timeTableId) {
        solverManager.solve(timeTableId,
                // Called once, when solving starts
                this::findById,
                // Called once, when solving ends
                this::save);
    }

    public TimeTable findById(Long timeTableId) {...}

    public void save(TimeTable timeTable) {...}

}

public class TimeTableService {

    private SolverManager<TimeTable, Long> solverManager;

    // Returns immediately, call it for every data set
    public void solveBatch(Long timeTableId) {
        solverManager.solve(timeTableId,
                // Called once, when solving starts
                this::findById,
                // Called once, when solving ends
                this::save);
    }

    public TimeTable findById(Long timeTableId) {...}

    public void save(TimeTable timeTable) {...}

}

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