OptaPlanner in Practice Schulung

Haupt-Reiter

Schulungsprache

Dieser Kurs wird auf Deutsch und Englisch angeboten

Course Code

optaprac

Dauer

21 Stunden (usually 3 days including breaks)

Voraussetzungen

Überblick

Schulungsübersicht

Planner Einführung

  • Was ist OptaPlanner?
  • Was bedeutet es ein Problem zu planen?
  • Cases und Beispiele nutzen

Bin Packaging Problem Example

  • Problem statement
  • Problem size
  • Domain model diagram
  • Main method
  • Solver configuration
  • Domain model implementation
  • Score configuration

Travelling Salesman Problem (TSP)

  • Problem statement
  • Problem size
  • Domain model
  • Main method
  • Chaining
  • Solver configuration
  • Domain model implementation
  • Score configuration

Planner Konfiguration

  • Überblick
  • Solver Konfiguration
  • Nutzen von Solver

Score calculation

  • Score terminology
  • Auswahl einer Score Definition
  • Kalkulieren des Score
  • Score calculation performance tricks
  • Nutzen des Score calculation außerhalb des Solver

Optimierung von Algorithmen

  • Die optimale Lösung mit Planner?
  • Architecture Überblick
  • Optimierung von Algorithmen Überblick
  • Welche optimization algorithms sollte ich nutzen?
  • SolverPhase
  • Scope Überblick
  • Termination
  • SolverEventListener
  • Custom SolverPhase

Move und neighborhood selection

  • Move und neighborhood Einführung
  • Generic Move Selectors
  • Combining multiple MoveSelectors
  • EntitySelector
  • ValueSelector
  • General Selector features
  • Custom moves

Construction heuristics

  • First Fit
  • Best Fit
  • Advanced Greedy Fit
  • Cheapest insertion
  • Regret insertion

Local search

  • Local Search concepts
  • Hill Climbing (Simple Local Search)
  • Tabu Search
  • Simulated Annealing
  • Late Acceptance
  • Step counting hill climbing
  • Late Simulated Annealing (experimental)
  • Using a custom Termination, MoveSelector, EntitySelector, ValueSelector or Acceptor

Evolutionary algorithms

  • Evolutionary Strategies
  • Genetic Algorithms

Hyperheuristics

Exact methods

  • Brute Force
  • Depth-first Search

Benchmarking und tweaking

  • Finden der besten Solver Konfiguration
  • Benchmark
  • Benchmark report
  • Summary statistics
  • Statistics per dataset (graph and CSV)
  • Advanced benchmarking

Repeated planning

  • Einführung in repeated planning
  • Backup planning
  • Continuous planning (windowed planning)
  • Real-time planning (event based planning)

Drools

  • Kurze Einführung in Drools
  • Score Function in Drools

Integration

  • Überblick
  • Persistent storage
  • SOA und ESB

Public Classroom Public Classroom
Teilnehmer aus verschiedenen Organisationen. Die Themen können hier nicht angepasst werden.
Von 2610EUR
(44)
Private Classroom Private Classroom
Die Teilnehmer sind aus einem Unternehmen. Externe Teilnehmer sind nicht erlaubt. Der Kurs ist speziell auf eine Gruppe zugeschnitten, Die Themen werden genau auf die Bedürfnisse der Teilnehmer abgestimmt.
Von 2610EUR
Angebot erfragen
Private Remote Private Remote
Der Anleiter und die Teilnehmer befinden sich an unterschiedlichen Orten und kommunizieren über das Internet miteinander.
Von 2680EUR
Angebot erfragen
Selbststudium Selbststudium
Das Selbststudium ermöglicht es Ihnen von Zuhause aus zu lernen. Vielfältige Materialien, wie Videos, Texte und Selbsttests stehen Ihnen dafür zur Verfügung.
Kein Angebot vorhanden
Register Interest

The more delegates, the greater the savings per delegate. Table reflects price per delegate and is used for illustration purposes only, actual prices may differ.

Number of Delegates Public Classroom Private Classroom Private Remote
1 2610EUR 2610EUR 2680EUR
2 1730EUR 1705EUR 1740EUR
3 1437EUR 1403EUR 1427EUR
4 1290EUR 1253EUR 1270EUR
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