需要使用optaplanner或drools查找日期

需要使用optaplanner或drools查找日期,drools,optaplanner,Drools,Optaplanner,我有一个场景要用Optaplanner解决。 下面是用例的详细描述: 我们有一个与活动规划相关的模块,我们需要根据用户可用性、资源可用性和天气信息确定活动的组织日期 制约因素包括: 如果用户可用性>x%(硬约束) 或资源可用性>y%(硬约束) 或者资源可以是可选的(软约束)或必需的(硬约束) 或天气信息(软约束) 根据这些限制条件,我们需要最终确定活动的日期,以便组织活动 基于上述约束,我们需要找出一些可行的日期解决方案,以便我们可以向用户建议这些日期,用户可以根据所有约束匹配选择日期 输入数据

我有一个场景要用Optaplanner解决。 下面是用例的详细描述:

我们有一个与活动规划相关的模块,我们需要根据用户可用性、资源可用性和天气信息确定活动的组织日期

制约因素包括: 如果用户可用性>x%(硬约束) 或资源可用性>y%(硬约束) 或者资源可以是可选的(软约束)或必需的(硬约束) 或天气信息(软约束)

根据这些限制条件,我们需要最终确定活动的日期,以便组织活动

基于上述约束,我们需要找出一些可行的日期解决方案,以便我们可以向用户建议这些日期,用户可以根据所有约束匹配选择日期

输入数据为: 1) 用户可用性 2) 资源可用性 3) 日期范围介于两者之间,我们需要找出日期


我需要一些帮助来设计这个用例的数据模型。

听起来甚至不像是规则的热门用例。你不能写一个Java程序来解决它吗?如果>x%是唯一的条件,那么它非常简单。-不确定“事件列表”-这是一个非常草率的大纲。-您需要“找出”的东西很难是“输入”,对吗?我们可以使用JAVA程序解决这个问题,但由于输入数据会很大,所以当我们有大数据时,执行它需要时间。这就是为什么我们不使用这种方法的原因,还有一点是可用性%是一个变量,可以在运行时更改,因此我们将尝试将其作为一个规则。暂定日期与事件相关,因此我使用事件列表。如果数据库很大,使用规则会使其变慢,而不是变快,因此这是一个错误的论点。百分比阈值的可变性也是如此。我仍然不认为有必要制定规则。如果我们在可用性方面还有其他一些限制,那么我们应该使用什么呢?你在绕圈子。如果这个问题没有相当的准确性,就不可能有好的建议。要么着手解决问题,要么听其自然。