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第3章 Red Hat ビルドの OptaPlanner の概要

OptaPlanner は組み込み可能な軽量プランニングエンジンで、プランニングの問題を最適化します。最適化のためのヒューリスティック法およびメタヒューリスティック法を、非常に効率的なスコア計算と組み合わせ、一般的な Java プログラマーが計画問題を効率的に解決できるようにします。

たとえば、OptaPlanner は、さまざまなユースケースの解決に役立ちます。

  • 従業員勤務表/患者一覧: 看護師の勤務シフト作成を容易にし、病床管理を追跡します。
  • 教育機関の時間割: 授業、コース、試験、および会議の計画を容易にします。
  • 工場の計画: 自動車の組み立てライン、機械の操業計画、および作業員のタスク計画を追跡します。
  • 在庫の削減: 紙や金属などの資源の消費を減らし、無駄を最小限に抑えます。

どの組織も、制約のある限定されたリソース (従業員、資産、時間、および資金) を使用して製品やサービスを提供するといった計画問題に直面しています。

OptaPlanner は、Apache Software License 2.0 を使用するオープンソースソフトウェアです。100% Pure Java に認定されており、ほとんどの Java 仮想マシン (JVM) で稼働します。

3.1. 計画問題

計画問題 では、限られたリソースや個別の制約の中で最適なゴールを見つけ出します。最適なゴールは、次のようなさまざまなものです。

  • 最大の利益: 最適なゴールにより、可能な限り高い利益が得られます。
  • 経済活動の最小フットプリント: 最適なゴールでは、環境負荷が最小となります。
  • スタッフ/顧客の最大満足: 最適なゴールでは、スタッフ/顧客のニーズが優先されます。

これらのゴールに到達できるかどうかは、利用できるリソースの数に依存します。たとえば、以下のようなリソースには制限があります。

  • ユーザー数
  • 時間
  • 予算
  • 装置、車両、コンピューター、施設などの物理資産

これらのリソースに関連する個別の制約についても考慮する必要があります。たとえば、要員が働くことのできる時間数、特定の装置を使用することのできる技能、または機器同士の互換性などです。

Red Hat ビルドの OptaPlanner は、Java プログラマーが制約の飽和性の問題を効率的に解決するのに役立ちます。最適化ヒューリスティックとメタヒューリスティックを効率的なスコア計算と組み合わせます。