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コース概要
プランナー紹介
- OptaPlannerとは何ですか?
- 計画の問題とは何ですか?
- Use Case と例
ビンの梱包問題の例
- 問題文
- 問題のサイズ
- ドメインモデル図
- 主な方法
- ソルバー構成
- ドメインモデルの実装
- スコア構成
巡回セールスマン問題 (TSP)
- 問題文
- 問題のサイズ
- ドメインモデル
- 主な方法
- 連鎖
- ソルバー構成
- ドメインモデルの実装
- スコア構成
プランナーの構成
- 概要
- ソルバー構成
- 計画上の問題をモデル化する
- ソルバーを使用する
スコア計算
- スコア用語
- スコアの定義を選択してください
- スコアを計算する
- スコア計算パフォーマンスのコツ
- ソルバー外部でのスコア計算の再利用
最適化アルゴリズム
- Search 現実世界の空間サイズ
- Planner は最適なソリューションを見つけますか?
- アーキテクチャの概要
- 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ればよいですか?
- ソルバーフェーズ
- 範囲の概要
- 終了
- ソルバーイベントリスナー
- カスタムソルバーフェーズ
移動と近隣の選択
- 引っ越しとご近所紹介
- 一般的な移動セレクター
- 複数の MoveSelector の結合
- エンティティセレクター
- 値セレクター
- 一般的なセレクターの機能
- カスタムムーブ
構築ヒューリスティック
- ファーストフィット
- ベストフィット
- 高度な貪欲なフィット
- 最も安いインサート
- リグレット挿入
ローカル検索
- ローカル Search の概念
- 山登り(簡易ローカルSearch)
- タブー Search
- 焼き鈍し法
- 遅れた受け入れ
- 歩数カウント ヒルクライム
- 後期シミュレーションアニーリング (実験的)
- カスタム Termination、MoveSelector、EntitySelector、ValueSelector、または Acceptor の使用
進化的なアルゴリズム
- 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
正確な方法
- 強引な
- 深さ優先 Search
ベンチマークと微調整
- 最適なソルバー構成を見つける
- ベンチマークを実行する
- ベンチマークレポート
- 概要統計
- データセットあたり Statistics (グラフおよび CSV)
- 高度なベンチマーク
繰り返しの計画
- 繰り返し計画の概要
- バックアップ計画
- 継続的な計画 (ウィンドウ化された計画)
- リアルタイム計画(イベントベースの計画)
Drools
- Drools の簡単な紹介
- Droolsにスコア関数を書く
統合
- 概要
- 永続ストレージ
- SOAとESB
- その他の環境
21 時間
お客様の声 (1)
The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.