Drools比EasyScoreCalculator[OptaPlanner]慢得多

Drools分数计算不应该比EasyScoreColator快吗

根据我正在处理的问题的大小，我注意到Drools比EasyScoreCalculator慢2-5倍

e、 g。 流口水

EasyScore计算器

2019-09-04 04:53:10,282 [main] INFO  Solving started: time spent (8), best score (-306init/[-306]hard/[0]soft), environment mode (REPRODUCIBLE), random (JDK with seed 0).
2019-09-04 04:53:10,972 [main] INFO  Construction Heuristic phase (0) ended: time spent (699), best score ([0]hard/[9272]soft), score calculation speed (90657/sec), step total (306).
2019-09-04 04:53:25,273 [main] INFO  Local Search phase (1) ended: time spent (15000), best score ([0]hard/[9272]soft), score calculation speed (109948/sec), step total (193419).
2019-09-04 04:53:25,273 [main] INFO  Solving ended: time spent (15000), best score ([0]hard/[9272]soft), score calculation speed (108976/sec), phase total (2), environment mode (REPRODUCIBLE).

我在本测试中使用的唯一Drools规则如下：

rule "Maximise number of picked up parcels"
    when
      $job: Job(vehicle != null && vehicle.getVehicleType() != VehicleType.DUMMY)
    then
    scoreHolder.addSoftConstraintMatch(kcontext, 0, $job.getNumberOfParcels());
end

在EasyScoreCalculator中，这看起来像：

public void calculateScore（车辆路线解决方案）{
int numberOfPickedUpParcels=0；
List jobsList=solution.getJobs（）；
for（作业：作业列表）{
Vehicle=job.getVehicle（）；
如果（车辆！=null）{
if（VehicleType.DUMMY！=vehicle.getVehicleType（））{
numberOfPickedUpParcels+=作业。getNumberOfParcels（）；
}
}
int[]约束=新的int[1]；
int[]目标=新int[1]；
约束条件[0]=0；
目标[0]=选取的数量；
返回BendableScore.of（约束、目标）；
}

这不是很奇怪吗？是因为我的规则效率不高，还是因为当Drools分数的计算比简单的要慢的时候有警告

编辑： 这是一个相当晚的编辑，但这里有一些数据来支持这一点。在200、600和1000个大小的问题集的不同数据集上对VRP数据集进行了基准测试。虽然EasyScoreCalculator的性能在更大的实例中崩溃，但它仍然比Drools更快

这可能与问题中存在的阴影变量的数量有关吗？我记得当Drools的表现确实优于EasyScoreCalculator时，运行的问题更复杂，约束也更多，但这个问题更复杂

EDIT2： 我已经使用与上面相同的数据集重新运行了这个实验。不知何故，现在Drools的伸缩性更好了。不知道为什么这次在没有配置更改的情况下速度更快

---

Drools分数计算是递增的，因此它的伸缩性比不是递增的EasyScoreCalculator要好得多

---

但是，Drools确实会带来性能开销，因此对于较小的数据集，这种开销可能会抵消缩放增益。使用

optaplanner benchmark

尝试3个不同的数据集，每次都将其放大一倍，然后查看基准报告中的性能图。

感谢您当时的回答。我已经编辑了我的答案，并完成了编辑你的建议。有趣的是，对于我尝试过的问题集，EasyScoreCalculator保持更快的速度，尽管性能下降很快。Drools分数性能保持相对稳定，因此我认为Drools速度更快时会有一个转折点。我本希望通过1000个节点达到这一点，但有趣的是EasyScoreCalculatorCalculator仍然快于。也许在更受约束的问题中，Drools的表现会优于EasyScoreColculator。是的，这是我开始Bavet的主要原因。拿着你的蛋糕，也吃吧。poc可以工作，但目前完成它在我们的某个积压工作中，由于工作量的增加，优先级降低。Drools正在改善。像这样的情况确实会提高兴趣令人毛骨悚然的问题。。。

rule "Maximise number of picked up parcels"
    when
      $job: Job(vehicle != null && vehicle.getVehicleType() != VehicleType.DUMMY)
    then
    scoreHolder.addSoftConstraintMatch(kcontext, 0, $job.getNumberOfParcels());
end