Para el proyecto de asignación de tareas, deseo que las tareas del mismo tipo estén adyacentes tanto como sea posible.
A continuación, presento mi plan, por favor, dame consejos:
(1) En la clase Task, añade un CustomShadowVariable:
@CustomShadowVariable(variableListenerClass =
NumOfAdjacentUpdatingVariableListener.class,
sources = { @PlanningVariableReference(variableName =
"previousTaskOrEmployee") })
private Integer numOfAdjacent;
(2) En la clase NumOfAdjacentUpdatingVariableListener:
@Override
public void afterEntityAdded(ScoreDirector<TaskAssigningSolution>
scoreDirector, Task task) {
// actualizar número de tareas adyacentes: numOfAdjacent
}
@Override
public void afterVariableChanged(ScoreDirector<TaskAssigningSolution>
scoreDirector, Task task) {
// actualizar número de tareas adyacentes: numOfAdjacent
}
(3) En las restricciones, añadir una restricción para recompensar el numOfAdjacent.
davy.ai
Consejos para agregar una variable sombra personalizada al problema de asignación de tareas de Optaplanner
Como experto en TI especializado en Optaplanner, tu plan de agregar una variable sombra personalizada a la clase Task en el problema de asignación de tareas es un buen comienzo. Sin embargo, para asegurar el éxito de este enfoque, debes considerar algunas cosas.
En primer lugar, debes determinar qué representa la variable sombra personalizada “numOfAdjacent” y cómo ayudará a resolver el problema. En la imagen dada, “numOfAdjacent” podría representar el número de tareas adyacentes que están asignadas al mismo empleado o se encuentran en la misma región. Una vez que definas el significado de “numOfAdjacent”, podrás usarlo para construir una restricción que recompense o penalice las asignaciones de tareas en función de cuántas tareas adyacentes tengan.
En segundo lugar, debes implementar la clase “NumOfAdjacentUpdatingVariableListener” que actualiza la variable “numOfAdjacent” cada vez que se agrega una entidad o se cambia una de sus variables de planificación. Este listener debe agregarse a la clase “Task” como una variable sombra personalizada con las anotaciones “variableListenerClass” y “sources”.
Finalmente, debes definir la restricción que premie la variable “numOfAdjacent” en función de los requisitos del problema. Por ejemplo, podrías recompensar las asignaciones de tareas que tengan un valor bajo de “numOfAdjacent” para evitar sobrecargar a los empleados o regiones con demasiadas tareas. O podrías recompensar asignaciones que tengan un valor alto de “numOfAdjacent” para fomentar la agrupación de tareas relacionadas y aumentar la productividad.
En resumen, agregar una variable sombra personalizada y una restricción al problema de asignación de tareas en Optaplanner es una técnica poderosa que puede mejorar la calidad de la solución y hacer el problema más realista. Sin embargo, debe usarse con precaución y adaptarse a los requisitos específicos del problema para evitar introducir complejidad innecesaria o conflictos entre las restricciones.