OptaPlanner - 解释非最优解决方案的分数答案

【问题标题】：OptaPlanner - Explain score of non-optimal solutionsOptaPlanner - 解释非最优解决方案的分数
【发布时间】：2022-07-22 21:02:28
【问题描述】：

我们有一个用例，我们希望向用户展示一些人类可读的消息，说明为什么根据约束的分数拒绝“分配”。

例如在 3 台计算机 (Computer-1,2,3) 和 1 个进程 (Process-1) 的 CloudBalancing 问题中，我们最终得到以下结果：

Computer-1 打破了硬约束（requiredCpu）

Computer-2 由于软约束（最小成本）而丢失

Computer-3 分配给 Process-1 -->（最优解）

我们已经实现了 BestSolutionChanged 监听器，我们使用 solution.explainScore() 来获取一些信息并启用调试日志记录，它为我们提供了 OptaPlanner 内部日志以用于中间移动及其分数。但要求是提供一些自定义的人类可读信息，说明为什么所有非最优解决方案（Computer-1、Computer-2）即使不可行也被拒绝（基本上解释了这两种解决方案的得分）。

所以想知道我们如何实现上述目标？

我们不想依赖收听 BestSolutionChanged 事件作为如果 LS/CH 可能不会触发其他解决方案阶段从已经是“最佳解决方案”的解决方案开始（计算机 3）。这是一个有效的假设吗？
DEBUG 日志确实为我们提供了信息，但似乎没有从此日志构建自定义消息就像一个好主意，所以想知道是否还有另一个可用于实现此目的的侦听器/OptaPlanner 概念。

【问题讨论】：

标签： optaplanner

【解决方案1】：

您所说的“所有非最佳解决方案”是指特定的非最佳解决方案吗？搜索空间会很快变得非常大，OptaPlanner 本身可能不会评估大多数解决方案（仅仅是因为搜索空间太大）。

如果提供给 Solver 的问题/解决方案已经是最佳解决方案（因为根据定义，没有比它更好的解决方案），BestSolutionChanged 事件将不会再次触发，这是正确的。

特别感兴趣的是ScoreManager，它允许您计算和解释任何问题/解决方案的分数：

（示例取自https://www.optaplanner.org/docs/optaplanner/latest/score-calculation/score-calculation.html#usingScoreCalculationOutsideTheSolver）

要创建它并获取ScoreExplanation，请执行以下操作：

ScoreManager<CloudBalance, HardSoftScore> scoreManager = ScoreManager.create(solverFactory);
ScoreExplanation<CloudBalance, HardSoftScore> scoreExplanation = scoreManager.explainScore(cloudBalance);

cloudBalance 是您要解释的问题/解决方案。随着分数说明你可以：

获取分数

HardSoftScore score = scoreExplanation.getScore();

按约束分解分数

Collection<ConstraintMatchTotal<HardSoftScore>> constraintMatchTotals = scoreExplanation.getConstraintMatchTotalMap().values();
for (ConstraintMatchTotal<HardSoftScore> constraintMatchTotal : constraintMatchTotals) {
    String constraintName = constraintMatchTotal.getConstraintName();
    // The score impact of that constraint
    HardSoftScore totalScore = constraintMatchTotal.getScore();

    for (ConstraintMatch<HardSoftScore> constraintMatch : constraintMatchTotal.getConstraintMatchSet()) {
        List<Object> justificationList = constraintMatch.getJustificationList();
        HardSoftScore score = constraintMatch.getScore();
        ...
    }
}

并获得单个实体和问题事实的影响：

Map<Object, Indictment<HardSoftScore>> indictmentMap = scoreExplanation.getIndictmentMap();
for (CloudProcess process : cloudBalance.getProcessList()) {
    Indictment<HardSoftScore> indictment = indictmentMap.get(process);
    if (indictment == null) {
        continue;
    }
    // The score impact of that planning entity
    HardSoftScore totalScore = indictment.getScore();

    for (ConstraintMatch<HardSoftScore> constraintMatch : indictment.getConstraintMatchSet()) {
        String constraintName = constraintMatch.getConstraintName();
        HardSoftScore score = constraintMatch.getScore();
        ...
    }
}

【讨论】：