在 Optaplanner 中模拟链式时间模式下的任务依赖关系

2024-03-15 09:56:05

在链式时间模式中模拟依赖关系

问题定义

在许多规划问题中，任务的持续时间和顺序可能会相互影响。在链式时间模式中，任务在一个序列中执行，每个任务的开始时间取决于其前一个任务的结束时间。如果一个任务的持续时间在规划开始时未知，但可以通过放置其前一个任务来计算，那么在 Optaplanner 中对此进行建模可能会非常困难。

示例场景

考虑一个场景，其中一台机器可以生产和冷却不同类型的产品。生产任务的持续时间是固定的，但冷却任务的持续时间取决于目标时间和生产任务的结束时间。为了确定机器的最佳生产和冷却顺序，我们需要在 Optaplanner 中对此依赖关系进行建模。

建模挑战

在 Optaplanner 中，实体的持续时间通常是在规划开始时固定的。然而，在我们的示例场景中，冷却任务的持续时间需要在放置其前一个生产任务后才能计算。这提出了一个建模挑战，因为 Optaplanner 无法在规划过程中动态更改实体的持续时间。

解决方案

一种可能的解决方案是使用 自定义移动 。自定义移动允许我们在规划过程中添加、删除或修改实体。在我们的场景中，我们可以实现一个自定义移动，该移动将添加一个冷却任务，并将其持续时间设置为目标时间与生产任务结束时间之间的差值。

代码示例

以下代码示例展示了如何实现自定义移动：

public class CoolTaskAdditionMove implements Move {

    private Job productionJob;

    public CoolTaskAdditionMove(Job productionJob) {
        this.productionJob = productionJob;
    }

    @Override
    public void doMove(ScoreDirector scoreDirector) {
        Job coolingJob = new Job();
        coolingJob.setType(JobType.COOLING);
        coolingJob.setDuration(calculateCoolingDuration(productionJob));

        // 将冷却任务添加到计划中
        scoreDirector.addEntity(coolingJob);

        // 将冷却任务链接到生产任务
        productionJob.setNextJob(coolingJob);
    }

    private Duration calculateCoolingDuration(Job productionJob) {
        return Duration.between(productionJob.getEndOffset(), targetTime);
    }
}