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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
お客様の声 (1)
このトレーニングは、OptaPlannerユーザーガイドを読むことで残っていた私の知識の欠落部分を確実に補完しました。 今後のプロジェクトでOptaPlannerを使用する際のアプローチについて、幅広く理解できるようになりました。
Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
コース - OptaPlanner in Practice
機械翻訳