8.7. 配置随机数生成器


许多 heuristics 和 metaheuristics 依赖于伪随机数字生成器来移动选择,以解决分数绑定、根据移动接受度等问题。在解决过程中,使用相同的随机实例可以重复使用,以提高随机值的可重复性、性能和统一分布。

随机 seed 是一个数字,用于初始化伪随机数字生成器。

流程

  1. 可选:要更改随机实例的随机看到,请指定 一个随机的

    <solver xmlns="https://www.optaplanner.org/xsd/solver" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="https://www.optaplanner.org/xsd/solver https://www.optaplanner.org/xsd/solver/solver.xsd">
      <randomSeed>0</randomSeed>
      ...
    </solver>
  2. 可选:要更改伪随机数字生成器实现,请为下面的解析器配置文件中列出的 randomType 属性指定一个值,其中 < RANDOM_NUMBERATOR&gt; 是一个伪随机数字生成器:

    <solver xmlns="https://www.optaplanner.org/xsd/solver" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="https://www.optaplanner.org/xsd/solver https://www.optaplanner.org/xsd/solver/solver.xsd">
      <randomType><RANDOM_NUMBER_GENERATOR></randomType>
      ...
    </solver>

    支持以下 pseudorandom 编号生成器:

    • JDK (默认):标准随机数字生成器实施(java.util.Random)
    • MERSENNE_TWISTER: Commons Math的实施随机数
    • WELL512A,WELL1024A,WELL19937A,WELL19937C,WELL44497AWELL44497B: Random number generator by Commons Math

在大多数情况下,randomType 属性的值对多个数据集最佳解决方案的平均质量没有重大影响。

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