コース概要

プランナーの紹介

  • OptaPlanner とは?
  • 計画問題とは何か?
  • ユースケースと例

箱詰め問題の例

  • 問題の説明
  • 問題の大きさ
  • ドメインモデル図
  • 主メソッド
  • ソルバ設定
  • ドメインモデルの実装
  • スコア設定

巡回セールスマン問題 (TSP)

  • 問題の説明
  • 問題の大きさ
  • ドメインモデル
  • 主メソッド
  • チェイニング
  • ソルバ設定
  • ドメインモデルの実装
  • スコア設定

プランナー設定

  • 概要
  • ソルバ設定
  • 計画問題のモデル化
  • ソルバの使用

スコア計算

  • スコア用語
  • スコア定義の選択
  • スコアの計算
  • スコア計算のパフォーマンステクニック
  • ソルバ外でのスコア計算の再利用

最適化アルゴリズム

  • 現実世界における探索空間の大きさ
  • プランナーは最適解を見つけられるか?
  • アーキテクチャ概要
  • 最適化アルゴリズムの概要
  • どの最適化アルゴリズムを使用すべきか?
  • ソルバフェーズ
  • スコープ概要
  • 終了条件
  • ソルバイベントリスナー
  • カスタムソルバフェーズ

移動と近傍選択

  • 移動と近傍の紹介
  • 汎用移動セレクタ
  • 複数の移動セレクタの組み合わせ
  • エンティティセレクタ
  • バリューセレクタ
  • 汎用セレクタ機能
  • カスタム移動

構築ヒューリスティック

  • 最初に適合 (First Fit)
  • 最良の適合 (Best Fit)
  • 高度な貪欲適合 (Advanced Greedy Fit)
  • 最も安い挿入 (Cheapest Insertion)
  • 後悔挿入 (Regret Insertion)

局所探索

  • 局所探索の概念
  • ヒルクライミング (単純な局所探索)
  • タブー探索
  • シミュレーテッドアニーリング
  • 遅延受理
  • ステップカウントヒルクライミング
  • 遅延シミュレーテッドアニーリング (実験中)
  • カスタム終了条件、移動セレクタ、エンティティセレクタ、バリューセレクタ、またはアクセプターの使用

進化アルゴリズム

  • 進化戦略
  • 遺伝的アルゴリズム

ハイパーヒューリスティック

厳密手法

  • 全探索 (Brute Force)
  • 深さ優先探索 (Depth-first Search)

ベンチマークと微調整

  • 最良のソルバ設定を見つける
  • ベンチマークを行う
  • ベンチマークレポート
  • 要約統計
  • データセットごとの統計 (グラフと CSV)
  • 高度なベンチマーク

反復的な計画

  • 反復的な計画の紹介
  • バックアップ計画
  • 継続的な計画 (ウィンドウ化計画)
  • リアルタイム計画 (イベントベースの計画)

Drools

  • Drools の短い紹介
  • Drools でのスコア関数の作成

統合

  • 概要
  • 永続化ストレージ
  • SOA と ESB
  • その他の環境
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (1)

今後のコース

関連カテゴリー