为什么我的时间折叠优化没有正确执行硬约束？

Question

我正在研究时间折叠优化问题，根据技术人员技能和能力等限制将技术人员分配给设备。然而，硬性约束（例如技术人员能力）并未得到正确执行。特别是，我注意到一些技术人员超出了他们的可用工作时间（rbh_to_plan）而没有受到惩罚，即使我在constraints.py中为此定义了约束。

以下是我的代码的关键部分：

1。技术人员和设备定义 (domain.py)：

@dataclass
class Technician:
    id: int
    name: str
    rbh_to_plan: float
    rbh_assigned: float
    iums: Set[str]
    # Technician class with available hours and skills

@planning_entity
@dataclass
class Device:
    index: int
    ium: str
    technician: Technician | None = field(default=None)
    # Devices assigned to technicians

2。约束定义（constraints.py）：

def technician_capacity_hard(constraint_factory: ConstraintFactory):
    return (constraint_factory
            .for_each(Device)
            .filter(lambda device: device.technician is not None)
            .group_by(lambda device: device.technician, ConstraintCollectors.sum(lambda device: device.rbh_norm))
            .filter(lambda technician, total_rbh_norm: total_rbh_norm > technician.rbh_to_plan)
            .penalize(HardSoftScore.ONE_HARD)
            .as_constraint("Technician capacity (hard constraint)"))

3.主求解器代码（main.py）：

solver_factory = SolverFactory.create(
    SolverConfig(
        solution_class=DeviceSchedule,
        entity_class_list=[Device],
        score_director_factory_config=ScoreDirectorFactoryConfig(
            constraint_provider_function=define_constraints  # Enabling constraints
        ),
        termination_config=TerminationConfig(
            best_score_limit="0hard/1000soft",
            spent_limit=Duration(minutes=1)
        )
    )
)

调试步骤：

1. 我打印了每个技术人员的总分配时间（rbh_norm）， 并且在很多情况下，这个值超过了 rbh_to_plan。
2. HardSoftScore.ONE_HARD 用于惩罚硬约束 违规，但似乎没有正确触发。
3. 我的软约束，例如奖励技术人员任务，是 按预期工作。

问题：

• 为什么不对技术人员能力施加硬性约束 正确吗？
• 我对 rbh_norm 进行分组和求和的方式是否存在问题 约束中的值？
• 调试约束提供程序问题的最佳实践是什么 在时间折叠中？

Answer 1

1. 我怀疑发生的事情是

   rbh_norm

   是一个浮点数，所以当它被用作

   ConstraintCollector.sum

   中的返回值时，它被转换为int（丢失小数点后的任何值）。

   ConstraintCollector.sum

   的单参数变体需要一个返回

   int

   的函数。

2. 该约束有效，前提是

   rbh_norm

   和

   int

   。

3. ConstraintVerifier

   是你的朋友。例如：

from timefold.solver.test import *

constraint_verifier = ConstraintVerifier.build(define_constraints, DeviceSchedule, Device)


# This will raise an AssertionError (due to float being cast to int)
# AssertionError: Broken expectation.
#         Constraint: org.jpyinterpreter.user.__main__/Technician capacity (hard constraint)
#   Expected penalty but there was none.
# 
#   Explanation of score (0hard/0soft):
#     Constraint matches:
#         0: constraint (Technician capacity (hard constraint)) has 0 matches:
#     Indictments:
tech = Technician(id=0, rbh_to_plan=0.1, ...)
(constraint_verifier.verify_that(technician_capacity_hard)
     .given(Device(index=0, rbh_norm=0.1, technician=tech, ...),
            Device(index=1, rbh_norm=0.1, technician=tech, ...))
     .penalizes()
 )

# This assertion would pass
tech = Technician(id=0, rbh_to_plan=1, ...)
(constraint_verifier.verify_that(technician_capacity_hard)
     .given(Device(index=0, rbh_norm=1, technician=tech, ...),
            Device(index=1, rbh_norm=1, technician=tech, ...))
     .penalizes()
 )

这允许您验证约束是否正确工作。 不幸的是，您无法使用 Python 调试器来调试约束，因为 它们是用 Java 进行评估的。调试它的方法可能是添加一个打印其参数的无操作过滤器：

def debug(*args):
    print(args)
    return True


def technician_capacity_hard(constraint_factory: ConstraintFactory):
    return (constraint_factory
            .for_each(Device)
            .filter(lambda device: device.technician is not None)
            .group_by(lambda device: device.technician, ConstraintCollectors.sum(lambda device: device.rbh_norm))
            .filter(lambda a, b: debug(a, b))
            .filter(lambda technician, total_rbh_norm: total_rbh_norm > technician.rbh_to_plan)
            .penalize(HardSoftScore.ONE_HARD)
            .as_constraint("Technician capacity (hard constraint)"))