目次 †

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OptaPlanner: AIパワードの制約ソルバーで最適化問題を解決 †

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OptaPlannerとは †

OptaPlanner

https://www.optaplanner.org/

は、ソフトウェア開発者向けの高速で使いやすいオープンソースAI制約ソルバーです。複雑な計画立案やスケジューリング問題を効率的に解決するツールとして設計されています。

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もっとまとめられた日立の資料 †

https://www.hitachi-solutions.co.jp/redhat/asset/pdf/download/osc2015-kyoto.pdf

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主な特徴 †

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対応可能な問題 †

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主要機能 †

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技術的特徴 †

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紹介記事 †

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QuickStart?の始め方 †

本家のデモをローカルで動かすやりかた

https://rheb.hatenablog.com/entry/optaplanner8_orderpicking

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Eclipseでの設定 †

https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/optaplanner/chap3.html

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組み合わせ最適化で配送・集荷経路を作ってみる †

https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/optaplanner/chap4.html

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使用例 †

以下は、Java™コードでOptaPlannerを使用する簡単な例です。

SolverFactory<MyRoster> factory = SolverFactory.create(...);

// 入力として自分のドメイン固有のクラスを使用
MyRoster problem = ...;

Solver<MyRoster> solver = factory.buildSolver();
// 出力として自分のドメイン固有のクラスを使用
MyRoster solution = solver.solve(problem);

for (MyShift shift : solution.getShifts()) {
    // 各シフトが従業員に割り当てられていることを確認
    assertNotNull(shift.getEmployee());
}
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車両ルーティング問題（VRP）のOptaPlannerによる解決 †

車両ルーティング問題（VRP）は、複数の車両を使って効率的に顧客に商品を配送するための最適なルートを見つける問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を考慮しながら最適なルートを計算できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<VehicleRoutingSolution> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("vrpSolverConfig.xml");
VehicleRoutingSolution problem = ... // 問題のインスタンスを作成
VehicleRoutingSolution solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (Vehicle vehicle : solution.getVehicleList()) {
    System.out.println("Vehicle " + vehicle.getId() + " route:");
    for (Customer customer : vehicle.getRoute()) {
        System.out.println("  - " + customer.getLocation());
    }
}

OptaPlannerを使用することで、燃料コストの削減、配送時間の短縮、顧客満足度の向上など、多くのメリットが得られます。

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従業員のシフトスケジューリングのOptaPlannerによる最適化 †

従業員のシフトスケジューリングは、従業員の希望、スキル、労働法規制などを考慮しながら、効率的な勤務スケジュールを作成する問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を満たすスケジュールを自動生成できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<ShiftSchedule> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("shiftScheduleSolverConfig.xml");
ShiftSchedule problem = ... // 問題のインスタンスを作成
ShiftSchedule solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (Employee employee : solution.getEmployeeList()) {
    System.out.println("Employee " + employee.getName() + " schedule:");
    for (Shift shift : employee.getAssignedShifts()) {
        System.out.println("  - " + shift.getDate() + ": " + shift.getType());
    }
}

OptaPlannerを活用することで、従業員の満足度向上、労働法規制の遵守、人件費の最適化などが実現できます。

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メンテナンススケジューリングのOptaPlannerによる効率化 †

メンテナンススケジューリングは、機器や設備の定期点検や修理を効率的に計画する問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を考慮しながら最適なスケジュールを作成できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<MaintenanceSchedule> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("maintenanceScheduleSolverConfig.xml");
MaintenanceSchedule problem = ... // 問題のインスタンスを作成
MaintenanceSchedule solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (Equipment equipment : solution.getEquipmentList()) {
    System.out.println("Equipment " + equipment.getName() + " maintenance schedule:");
    for (MaintenanceTask task : equipment.getScheduledTasks()) {
        System.out.println("  - " + task.getDate() + ": " + task.getType());
    }
}

OptaPlannerを導入することで、ダウンタイムの削減、コスト削減、機器の寿命延長などの利点が得られます。

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会議スケジューリングのOptaPlannerによる最適化 †

会議スケジューリングは、参加者の都合、会議室の利用可能性、議題の優先順位などを考慮しながら、効率的な会議スケジュールを作成する問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を満たすスケジュールを自動生成できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<ConferenceSchedule> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("conferenceScheduleSolverConfig.xml");
ConferenceSchedule problem = ... // 問題のインスタンスを作成
ConferenceSchedule solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (Meeting meeting : solution.getMeetingList()) {
    System.out.println("Meeting: " + meeting.getTopic());
    System.out.println("  Time: " + meeting.getStartTime() + " - " + meeting.getEndTime());
    System.out.println("  Room: " + meeting.getRoom().getName());
    System.out.println("  Participants: " + meeting.getParticipants());
}

OptaPlannerを活用することで、会議の効率化、参加者の満足度向上、リソースの有効活用などが実現できます。

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学校の時間割作成のOptaPlannerによる自動化 †

学校の時間割作成は、教師の空き時間、教室の利用可能性、科目の制約などを考慮しながら、効率的な授業スケジュールを作成する問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を満たす時間割を自動生成できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<SchoolTimetable> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("schoolTimetableSolverConfig.xml");
SchoolTimetable problem = ... // 問題のインスタンスを作成
SchoolTimetable solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (SchoolClass schoolClass : solution.getClassList()) {
    System.out.println("Class " + schoolClass.getName() + " timetable:");
    for (Lesson lesson : schoolClass.getLessons()) {
        System.out.println("  " + lesson.getTimeslot() + ": " + lesson.getSubject() + " (" + lesson.getTeacher().getName() + ")");
    }
}

OptaPlannerを導入することで、時間割作成の工数削減、教育の質の向上、リソースの効率的な活用などが可能になります。

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タスク割り当てのOptaPlannerによる最適化 †

タスク割り当ては、プロジェクトのタスクを適切な従業員に割り当てる問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を考慮しながら最適な割り当てを行うことができます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<TaskAssignment> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("taskAssignmentSolverConfig.xml");
TaskAssignment problem = ... // 問題のインスタンスを作成
TaskAssignment solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (Employee employee : solution.getEmployeeList()) {
    System.out.println("Employee " + employee.getName() + " assigned tasks:");
    for (Task task : employee.getAssignedTasks()) {
        System.out.println("  - " + task.getName() + " (Due: " + task.getDueDate() + ")");
    }
}

OptaPlannerを活用することで、プロジェクトの効率化、従業員のスキル活用の最大化、納期遵守率の向上などが実現できます。

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クラウドリソースの最適化におけるOptaPlannerの活用 †

クラウドリソースの最適化は、仮想マシン（VM）やコンテナの配置を効率的に行い、コストを削減しつつパフォーマンスを最大化する問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を考慮しながら最適な配置を決定できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<CloudResourceAllocation> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("cloudResourceSolverConfig.xml");
CloudResourceAllocation problem = ... // 問題のインスタンスを作成
CloudResourceAllocation solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (PhysicalServer server : solution.getServerList()) {
    System.out.println("Server " + server.getId() + " allocated resources:");
    for (VirtualMachine vm : server.getAllocatedVMs()) {
        System.out.println("  - VM " + vm.getId() + " (CPU: " + vm.getCpuUsage() + ", Memory: " + vm.getMemoryUsage() + ")");
    }
}

OptaPlannerを導入することで、クラウドリソースの使用効率向上、コスト削減、パフォーマンス最適化などが可能になります。

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ジョブショップスケジューリングのOptaPlannerによる効率化 †

ジョブショップスケジューリングは、複数の機械で複数のジョブを処理する際の最適な順序と時間割り当てを決定する問題です。OptaPlannerを使用することで、以下のような制約を考慮しながら最適なスケジュールを作成できます。

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OptaPlannerの適用例 †

SolverFactory<JobShopSchedule> factory = SolverFactory.createFromXmlResource("jobShopScheduleSolverConfig.xml");
JobShopSchedule problem = ... // 問題のインスタンスを作成
JobShopSchedule solution = factory.buildSolver().solve(problem);

for (Machine machine : solution.getMachineList()) {
    System.out.println("Machine " + machine.getName() + " schedule:");
    for (Operation operation : machine.getScheduledOperations()) {
        System.out.println("  - Job " + operation.getJob().getId() + ", Operation " + operation.getId() + 
                           " (Start: " + operation.getStartTime() + ", End: " + operation.getEndTime() + ")");
    }
}

OptaPlannerを活用することで、生産効率の向上、リードタイムの短縮、設備稼働率の最適化などが実現できます。

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まとめ †

OptaPlannerは、複雑な最適化問題を効率的に解決するための強力なツールです。オープンソースで、幅広い互換性を持ち、様々な産業分野で活用できる柔軟性を備えています。AI技術を活用した最適化ソリューションを探している開発者にとって、OptaPlannerは非常に魅力的な選択肢となるでしょう。

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その他参考 †

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OptaPlanner コミュニティサイト †

http://www.optaplanner.org/

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OptaPlannerによる組み合わせ最適化 †

http://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/optaplanner/

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tokobayashiの日記 †

http://d.hatena.ne.jp/tokobayashi/searchdiary?word=%2A%5BOptaPlanner%5D

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Play Integration †

http://playintegration.blogspot.jp/search?q=OptaPlanner

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簡単そうで難しい組合せ最適化 †

http://www-or.amp.i.kyoto-u.ac.jp/open-campus-04.pdf

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久保 幹雄, J.P.ペドロソ(2009) 『メタヒューリスティクスの数理』 共立出版. †

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穴井 宏和(2013) 『数理最適化の実践ガイド』 講談社 †

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