22 业务模型建立

这是我参与更文挑战的第5天，活动详情查看：更文挑战

内容概要

今天我们来学习一个如何建立一个业务模型，有哪些概念是需要我们掌握的，例如：ProblemFact、PlanningEntity、ProblemSolution，以及这些对象中的字段有什么作用。

如何区分ProblemFact和PlanningEntity

我们来看一下规划问题的数据，会认识到其中的对象，每一个都可以被归类为以下的一种：

无任何关联的类：不被任何分数约束所使用，从规划的角度来看，这个数据是垃圾数据。
Problem Fact事实类：由分数约束使用，但在求解期间不改变（只要问题保持不变）。比如说。床位、房间、班次、人员、时段….问题事实类的所有属性都是问题属性。
Planning Entity规划实体类：由分数约束使用，在求解期间改变。比如说。CloudProcess, TimeTable, Exam, ……在求解过程中改变的属性是Planning Variable规划变量，其他属性是问题属性。
问问自己，在求解期间，什么类会发生变化？哪个类有我想让求解器为我改变的变量？这个类就是一个Planning Entity规划实体。大多数用例只有一个规划实体类，大多数用例的每个规划实体类也只有一个规划变量。

在OptaPlanner中，所有Problem Fact和Planning Entity都是普通的JavaBeans（POJOs）。

Problem Fact

Problem Fact问题事实类是任何带有getter方法的JavaBean（POJO），在求解过程中不会改变。例如，云资源优化例子中，Computer是Problem Fact问题事实。

java复制代码@XStreamAlias("CloudComputer")
public class CloudComputer extends AbstractPersistable implements Labeled {

    private int cpuPower; // in gigahertz
    private int memory; // in gigabyte RAM
    private int networkBandwidth; // in gigabyte per hour
    private int cost; // in euro per month

    public CloudComputer() {
    }

    public CloudComputer(long id, int cpuPower, int memory, int networkBandwidth, int cost) {
        super(id);
        this.cpuPower = cpuPower;
        this.memory = memory;
        this.networkBandwidth = networkBandwidth;
        this.cost = cost;
    }

    public int getCpuPower() {
        return cpuPower;
    }

    public void setCpuPower(int cpuPower) {
        this.cpuPower = cpuPower;
    }

    public int getMemory() {
        return memory;
    }

    public void setMemory(int memory) {
        this.memory = memory;
    }

    public int getNetworkBandwidth() {
        return networkBandwidth;
    }

    public void setNetworkBandwidth(int networkBandwidth) {
        this.networkBandwidth = networkBandwidth;
    }

    public int getCost() {
        return cost;
    }

    public void setCost(int cost) {
        this.cost = cost;
    }

    // ************************************************************************
    // Complex methods
    // ************************************************************************

    public int getMultiplicand() {
        return cpuPower * memory * networkBandwidth;
    }

    @Override
    public String getLabel() {
        return "Computer " + id;
    }

}

当然，一个问题事实可以参包含他问题事实。

java复制代码public class Course {

    private String code;

    private Teacher teacher; // Other problem fact
    private int lectureSize;
    private int minWorkingDaySize;

    private List<Curriculum> curriculumList; // Other problem facts
    private int studentSize;

    // ... getters
}

一个问题事实类不需要任何OptaPlanner的注解。

Planning entity

Planning entity annotation

Planning Entity规划实体是一个JavaBean（POJO），在求解过程中会发生变化，例如一个CloudProcess会换成另一台Computer。一个规划问题有多个规划实体，例如对于云资源优化问题，每个CloudProcess都是一个规划实体。但通常只有一个规划实体类，例如CloudProcess类。

一个规划实体类，需要增加@PlanningEntity注解。

每个规划实体类有一个或多个Planning Variable规划变量。它还应该有一个或多个定义性的属性。例如，CloudProcess类中，computer作为一个规划变量，在求解过程中会发生改变，而requiredCpuPower，requiredMemory，requiredNetworkBandwidth作为一个线程的其它信息，求解过程中不会发生改变。

java复制代码@PlanningEntity(difficultyComparatorClass = CloudProcessDifficultyComparator.class)
@XStreamAlias("CloudProcess")
public class CloudProcess extends AbstractPersistable {

    private int requiredCpuPower; // in gigahertz
    private int requiredMemory; // in gigabyte RAM
    private int requiredNetworkBandwidth; // in gigabyte per hour

    // Planning variables: 规划变量：规划期间的变化，分数计算之间的变化。
    private CloudComputer computer;
    ......
}

一个规划实体类可以有多个规划变量。例如课程时间表例子，一节课程，是有老师在某个时间段上在某个教室进行授课，所以Lesson它有两个规划变量，timeslot时段和room教室。

java复制代码@PlanningEntity
public class Lesson {

    private Long id;

    private String subject;
    private String teacher;
    private String studentGroup;

    @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = "timeslotRange")
    private Timeslot timeslot;

    @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = "roomRange")
    private Room room;
    ....
}

求解器配置需要声明每个规划实体类。

xml复制代码<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">
  ...
  <entityClass>org.optaplanner.examples.cloudbalancing.domain.CloudProcess</entityClass>
  ...
</solver>

Planning Entity比较器

一些优化算法如果能估算出哪些规划实体更难规划，就能更有效地工作。例如：在垃圾箱包装中，更大的物品更难装入，在课程安排中，有更多学生的讲座更难安排，而在n个皇后中，中间的皇后更放在棋盘上。

不要尝试使用Comparator比较器来实现业务约束。它不会影响评分函数：如果我们有无限的求解时间，返回的解决方案将是一样的。

为了达到某些实体在日程表中被安排得更早的目的，添加一个分数约束来改变分数函数，使其更倾向于这种解决方案。只有在可以使求解器更有效率的情况下，才考虑也增加规划实体的Comparator。

为了让启发式方法能够利用当前优化问题的特殊信息，需要@PlanningEntity注解设置 difficultyComparatorClass属性。

java复制代码@PlanningEntity(difficultyComparatorClass = CloudProcessDifficultyComparator.class)
public class CloudProcess {
    // ...
}

java复制代码public class CloudProcessDifficultyComparator implements Comparator<CloudProcess> {

    public int compare(CloudProcess a, CloudProcess b) {
        return new CompareToBuilder()
                .append(a.getRequiredMultiplicand(), b.getRequiredMultiplicand())
                .append(a.getId(), b.getId())
                .toComparison();
    }

}

比较器应该从高到低实现：容易的实体比较低，困难的实体比较高。例如，在垃圾箱包装中：小物品<中物品<大物品。
虽然大多数算法都是先从较难的实体开始，但它们只是把顺序颠倒过来。

针对云平衡CloudBalance的例子，它的比较器就是将所需资源（cpuPower、memory、netWorkBandwidth）更多的进程优先排在前面，让求解器可以优先解决这些需求比较大的进程。

当前的规划变量都不应该被用来比较规划实体的难度。在构建启发式方法期间，这些变量无论如何都可能是空的。例如，不应该使用CloudProcess中的computer。

Planning variable规划变量

Planning variable注解

Planning Variable规划变量是Planning Entity上的一个JavaBean属性（所以是一个getter和setter）。它指向一个规划值，该值在规划过程中会发生变化。例如，CloudProcess的computer属性就是一个真正的规划变量。高级情况下也可以有阴影变量，后续我们会学习到。

Planning Variable规划变量getter方法需要添加@PlanningVariable注解，并且需要一个非空的valueRangeProviderRefs属性。

java复制代码@PlanningEntity(difficultyComparatorClass = CloudProcessDifficultyComparator.class)
@XStreamAlias("CloudProcess")
public class CloudProcess extends AbstractPersistable {

    private int requiredCpuPower; // in gigahertz
    private int requiredMemory; // in gigabyte RAM
    private int requiredNetworkBandwidth; // in gigabyte per hour

    // Planning variables: changes during planning, between score calculations.
    private CloudComputer computer;

    ......

    @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = {
            "computerRange" }, strengthComparatorClass = CloudComputerStrengthComparator.class)
    public CloudComputer getComputer() {
        return computer;
    }

    public void setComputer(CloudComputer computer) {
        this.computer = computer;
    }
    ......

}

valueRangeProviderRefs属性定义了此规划变量的可能规划值。它引用了一个或多个@ValueRangeProvider id。

@PlanningVariable注解需要在具有@PlanningEntity注解的类中的属性上。它在没有该注解的父类或子类中被忽略。

也可以将注解添加在字段上：

java复制代码@PlanningEntity
public class Queen {
    ...

    @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = {"rowRange"})
    private Row row;

}

规划变量允许为空

默认情况下，一个初始化的规划变量不能为空，所以一个初始化的解决方案永远不会对其任何规划变量使用空。在一个其它用例中，这可能会产生反作用。例如：在进行任务分配时，我们宁愿让低优先级的任务不被分配，而不是把它们分配给一个超负荷的工人。

如果要允许一个初始化的规划变量为空，请将nullable设置为true。

java复制代码@PlanningVariable(..., nullable = true)
    public Worker getWorker() {
        return worker;
    }

ConstraintProvider约束流实现时，默认会过滤掉具有null规划变量的规划实体。使用fromUnfiltered()可以避免这种情况。

java复制代码private UniConstraintStream<RockShow> getShowWithoutDate(ConstraintFactory constraintFactory) {
    return constraintFactory.fromUnfiltered(RockShow.class)
            .filter(rockShow -> rockShow.getDate() == null);
}

OptaPlanner会自动将数值null添加到数值范围中。无需在一个由ValueRangeProvider提供的List中添加null。

使用一个允许为null的规划变量意味着我们的分数计算要负责惩罚（甚至奖励）有null值的变量。

总结

这一篇章主要学习了OptaPlanner的Problem Fact和Planning Entity以及Planning Variable的概念，及如何在OptaPlanner去使用它。

作业

大家可以回过头来，看看之前的两个例子，来加深对这些概念的理解，这三个概念是贯穿整个OptPlanner最核心的三个概念，一定要真正的去掌握和弄懂。

结束语

下一篇章，我们会着重讲解Planning variable规划变量的其它特性，为什么没有放在这里一起讲解，是因为下一篇章内容较多且需要有一定的基础才能理解，所以在大家学习完这三个重要的概念后，再来学习它的其它特性。

创作不易，禁止未授权的转载。如果我的文章对您有帮助，就请点赞/收藏/关注鼓励支持一下吧❤❤❤❤❤❤

本文转载自: 掘金

开发者博客 – 和开发相关的这里全都有