Schulungsübersicht

Einführung in den Planer

  • Was ist OptaPlanner?
  • Was ist ein Planungsproblem?
  • Use Cases und Beispiele

Beispiel für ein Müllverpackungsproblem

  • Problemstellung
  • Größe des Problems
  • Diagramm des Bereichsmodells
  • Hauptmethode
  • Konfiguration des Lösers
  • Implementierung des Domänenmodells
  • Score-Konfiguration

Travelling Salesman Problem (TSP)

  • Problemstellung
  • Problemgröße
  • Domänenmodell
  • Wichtigste Methode
  • Verkettung
  • Konfiguration des Lösers
  • Implementierung des Domänenmodells
  • Score-Konfiguration

Planer-Konfiguration

  • Übersicht
  • Solver-Konfiguration
  • Modellieren Sie Ihr Planungsproblem
  • Verwenden Sie den Solver

Berechnung der Punktzahl

  • Score-Terminologie
  • Wählen Sie eine Score-Definition
  • Berechnen Sie den Score
  • Tricks bei der Score-Berechnung
  • Wiederverwendung der Score-Berechnung außerhalb des Solvers

Optimierungsalgorithmen

  • Search Raumgröße in der realen Welt
  • Findet Planner die optimale Lösung?
  • Überblick über die Architektur
  • Überblick über die Optimierungsalgorithmen
  • Welche Optimierungsalgorithmen sollte ich verwenden?
  • SolverPhase
  • Überblick über den Umfang
  • Beendigung
  • SolverEventListener
  • Benutzerdefinierte SolverPhase

Bewegen und Nachbarschaftsauswahl

  • Einführung in Move und Nachbarschaft
  • Generische Move-Selektoren
  • Kombinieren mehrerer MoveSelectors
  • EntitySelector
  • ValueSelector
  • Allgemeine Selektor-Funktionen
  • Benutzerdefinierte Züge

Konstruktionsheuristiken

  • Erste Anpassung
  • Beste Anpassung
  • Erweiterte Gierige Anpassung
  • die billigste Einfügung
  • Bedauern über Einfügung

Lokale Suche

  • Lokale Search Konzepte
  • Hill Climbing (Einfaches Lokales Search)
  • Tabu Search
  • Simuliertes Annealing
  • Späte Akzeptanz
  • Schrittzählendes Hill Climbing
  • Spätes Simuliertes Annealing (experimentell)
  • Verwendung eines benutzerdefinierten Termination, MoveSelector, EntitySelector, ValueSelector oder Acceptor

Evolutionäre Algorithmen

  • Evolutionäre Strategien
  • Genetische Algorithmen

Hyperheuristiken

Exakte Methoden

  • Brachiale Gewalt
  • Depth-first Search

Benchmarking und Feinabstimmung

  • Suche nach der besten Solver-Konfiguration
  • Durchführen eines Benchmarks
  • Benchmark-Bericht
  • Zusammenfassende Statistiken
  • Statistics pro Datensatz (Grafik und CSV)
  • Erweitertes Benchmarking

Wiederholte Planung

  • Einführung in die wiederholte Planung
  • Backup-Planung
  • Kontinuierliche Planung (fensterbasierte Planung)
  • Planung in Echtzeit (ereignisbasierte Planung)

Drools

  • Kurze Einführung in Drools
  • Schreiben der Score-Funktion in Drools

Integration

  • Übersicht
  • Persistente Speicherung
  • SOA und ESB
  • Andere Umgebung
  21 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

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