Apache KIE OptaPlanner 分区搜索算法详解

什么是分区搜索

Apache KIE OptaPlanner 是一个强大的约束求解器，用于解决各种规划问题。在处理大规模数据集（通常超过5000个规划实体）时，分区搜索（Partitioned Search）是一种高效的优化技术。

分区搜索的核心思想是将大型数据集分割成多个较小的分区，然后并行求解这些分区。这种技术具有以下优势：

1. 多线程并行计算，充分利用多核CPU资源
2. 相比非分区方法，能够更快找到初始解
3. 分区构建启发式算法的搜索空间总和远小于非分区变体

分区搜索的局限性

虽然分区搜索能提高求解速度，但也存在一些限制：

1. 可能导致次优解：即使每个分区都得到最优解，整体解决方案仍可能不是全局最优
2. 适用性限制：并非所有用例都适合分区，只有当规划实体和值范围可以分割且约束不跨越分区边界时才适用

分区搜索配置指南

基础配置

最简单的分区搜索配置只需要指定分区器类：

<partitionedSearch>
  <solutionPartitionerClass>org.optaplanner.examples.cloudbalancing.optional.partitioner.CloudBalancePartitioner</solutionPartitionerClass>
</partitionedSearch>

注意：所有规划实体类和规划值类都需要添加@PlanningId注解。

高级配置

更复杂的配置可以包含线程限制和各种求解阶段：

<partitionedSearch>
  <solutionPartitionerClass>org.optaplanner.examples.cloudbalancing.optional.partitioner.CloudBalancePartitioner</solutionPartitionerClass>
  <runnablePartThreadLimit>4</runnablePartThreadLimit>
  
  <constructionHeuristic>...</constructionHeuristic>
  <localSearch>...</localSearch>
</partitionedSearch>

典型配置方案

一个常见的配置模式是先运行分区搜索阶段（包含构建启发式和局部搜索），然后运行非分区局部搜索阶段：

<partitionedSearch>
  <solutionPartitionerClass>...CloudBalancePartitioner</solutionPartitionerClass>
  
  <constructionHeuristic/>
  <localSearch>
    <termination>
      <secondsSpentLimit>60</secondsSpentLimit>
    </termination>
  </localSearch>
</partitionedSearch>
<localSearch/>

实现自定义分区器

要创建自定义分区器，需要实现SolutionPartitioner接口：

public interface SolutionPartitioner<Solution_> {
    List<Solution_> splitWorkingSolution(ScoreDirector<Solution_> scoreDirector, Integer runnablePartThreadLimit);
}

返回列表的大小决定了分区数量(partCount)，这个值可以动态决定，例如基于非分区解决方案的大小。

示例实现

以下是一个云平衡问题的分区器实现示例：

public class CloudBalancePartitioner implements SolutionPartitioner<CloudBalance> {
    private int partCount = 4;
    private int minimumProcessListSize = 75;

    @Override
    public List<CloudBalance> splitWorkingSolution(ScoreDirector<CloudBalance> scoreDirector, Integer runnablePartThreadLimit) {
        // 实现细节...
    }
}

动态配置分区器

可以通过solutionPartitionerCustomProperties元素动态配置分区器参数：

<partitionedSearch>
  <solutionPartitionerClass>...CloudBalancePartitioner</solutionPartitionerClass>
  <solutionPartitionerCustomProperties>
    <property name="myPartCount" value="8"/>
    <property name="myMinimumProcessListSize" value="100"/>
  </solutionPartitionerCustomProperties>
</partitionedSearch>

线程管理策略

分区搜索是多线程的，需要合理管理CPU资源以避免系统过载。runnablePartThreadLimit参数控制同时运行的分区线程数量。

可用选项

1. UNLIMITED：不限制CPU使用
2. AUTO（默认）：由OptaPlanner自动决定
3. 静态数字：指定确切的CPU核心数

<runnablePartThreadLimit>2</runnablePartThreadLimit>

重要警告

如果runnablePartThreadLimit设置等于或超过可用处理器数量，且没有操作系统级别的CPU限制策略，主机可能会挂起或冻结。

性能优化建议

1. 避免在生产环境中使用debug或trace日志级别，这会降低多线程分区搜索的性能
2. 考虑在分区搜索后添加非分区局部搜索阶段以提高解决方案质量
3. 根据硬件资源合理设置线程限制

分区搜索是处理大规模规划问题的强大工具，通过合理配置可以显著提高求解效率，同时需要注意其局限性和资源管理问题。