当解决方案足够好时停止？

问题描述

我成功实现了适合我需求的求解器。但是，我每天必须在0:00精确地针对1500多个不同的“问题”运行求解器。因为我的Web应用程序是红宝石，所以我构建了一个quarkus“微服务”来获取数据，计算解决方案并将其返回到我的主应用程序。

在我的application.properties中，设置：

quarkus.optaplanner.solver.termination.spent-limit=5s

表示每个请求需要5秒钟才能解决。但是一次发送1500个请求会使我的计算机上的CPU饱和。

当解决方案足够好时，是否有办法告诉OptaPlanner停止？ （例如，如果分数稳定...）。这样我就可以根据问题将时间从5s减少到1-2s？

您对我的特定情况有何建议？

解决方法

如果输入过多，则SolverManager会根据其parallelSolverCount配置自动将求解器作业排队：

quarkus.optaplanner.solver-manager.parallel-solver-count=3

在这种情况下，它将并行运行3个求解器。因此，如果有7个数据集进入，它将解决3个问题，而其他4个问题将在较早的解决方案终止时解决。但是，如果您使用moveThreadCount=2，则每个求解器将至少使用2个cpu内核，因此，您将至少使用6个CPU内核。

默认情况下，parallelSolverCount当前设置为CPU内核的一半（当前忽略moveThreadCount）。在容器中，使用JDK 11+非常重要：容器的CPU数量通常与裸机不同。

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您确实可以告诉OptaPlanner解算器在解决方案足够好时停止，例如，达到某个分数或该分数在一定时间内没有改善时，或其组合。 See these OptaPlanner docs. Quarkus已经公开了其中一些（其余的目前仍需要SolverConfig.xml文件），一些Quarkus示例：

quarkus.optaplanner.solver.termination.spent-limit=5s
quarkus.optaplanner.solver.termination.unimproved-spent-limit=2s
quarkus.optaplanner.solver.termination.best-score-limit=0hard/-1000soft