Course Outline

플래너 소개

  • OptaPlanner은 무엇입니까?
  • 기획 문제란 무엇인가?
  • Use Case 및 예

빈 포장 문제 예

  • 문제 설명
  • 문제의 크기
  • 도메인 모델 다이어그램
  • 주요 방법
  • 솔버 구성
  • 도메인 모델 구현
  • 점수 구성

여행하는 세일즈맨 문제(TSP)

  • 문제 설명
  • 문제의 크기
  • 도메인 모델
  • 주요 방법
  • 체인화
  • 솔버 구성
  • 도메인 모델 구현
  • 점수 구성

플래너 구성

  • 개요
  • 솔버 구성
  • 계획 문제 모델링
  • 솔버 사용

점수 계산

  • 점수 용어
  • 점수 정의 선택
  • 점수 계산
  • 점수 계산 성능 요령
  • 솔버 외부에서 점수 계산 재사용

최적화 알고리즘

  • Search 현실 세계의 공간 크기
  • Planner는 최적의 솔루션을 찾나요?
  • 아키텍처 개요
  • 최적화 알고리즘 개요
  • 어떤 최적화 알고리즘을 사용해야 합니까?
  • 솔버 단계
  • 범위 개요
  • 종료
  • 솔버이벤트 리스너
  • 사용자 정의 솔버 단계

이사 및 동네 선택

  • 이사 및 동네 소개
  • 일반 이동 선택기
  • 여러 MoveSelector 결합
  • 엔터티 선택기
  • 값선택기
  • 일반 선택기 기능
  • 맞춤 동작

구성 휴리스틱

  • 첫 번째 적합
  • 최고로 잘 맞는
  • 고급 그리디 핏
  • 가장 저렴한 삽입
  • 후회 삽입

지역 검색

  • 지역 Search 개념
  • 힐 클라이밍(간단한 로컬 Search)
  • 타부 Search
  • 모의 어닐링
  • 늦은 수락
  • 걸음 수 계산 언덕 오르기
  • 후기 시뮬레이션 어닐링(실험적)
  • 사용자 정의 종료, MoveSelector, EntitySelector, ValueSelector 또는 Acceptor 사용

진화 알고리즘

  • 진화 전략
  • 유전 알고리즘

하이퍼휴리스틱

정확한 방법

  • 무차별 대입
  • 깊이 우선 Search

벤치마킹 및 조정

  • 최상의 솔버 구성 찾기
  • 벤치마크를 하는 중
  • 벤치마크 보고서
  • 요약 통계
  • 데이터세트당 Statistics(그래프 및 CSV)
  • 고급 벤치마킹

반복되는 계획

  • 반복 계획 소개
  • 백업 계획
  • 지속적인 계획(기간 계획)
  • 실시간 기획(이벤트 기반 기획)

Drools

  • Drools에 대한 간략한 소개
  • Drools에 점수 함수 작성

완성

  • 개요
  • 영구 저장
  • SOA와 ESB
  • 기타 환경
  21 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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