打开下载的Optaplanner的示例的example的source文件件，可以看到这是一个maven的java项目，将这个项目导入到IDEA中，等待依赖jar包下载完成，就可以运行了。 项目结构大概如下：
案例中的一些计算机和任务的参数在data文件夹下。
java文件下写的是对于各种情况的规划问题的代码，resource中写的是一些计算规则，比如使用什么算法计算，目标是得到什么结果，什么时候计算结束等。
运行app文件下的OptaPlannerExamplesApp.java的main方法，就会打开之前的示例界面。和执行runExamples.bat的效果是一样的。
还是以Cloud balancing为例，打开Cloud balancing文件下的app文件夹，有两个java文件，一个是CloudBalancingApp，运行结果是会出现Cloud balancing的运行界面。另一个是CloudBalancingHelloWorld，运行的话会进行规划运算。源码写的比较复杂，我们先简单看一下运算步骤的代码。
public static void main(String[] args) { // Build the Solver //建立一个创建solver的工厂，内容从cloudBalancingSolverConfig.xml中获取。 SolverFactory<CloudBalance> solverFactory = SolverFactory.createFromXmlResource( "org/optaplanner/examples/cloudbalancing/solver/cloudBalancingSolverConfig.xml"); //创建一个solver，可以理解为规划算法计算的对象，会规定使用什么算法，要达到什么目的等 Solver<CloudBalance> solver = solverFactory.buildSolver(); int computerSize = 2;int processLise = 6;//这是我自己加的变量，之前案例里的计算机数和任务数是写死的。 // Load a problem with 400 computers and 1200 processes //这一步是初始化需要被规划的计算机和任务对象 CloudBalance unsolvedCloudBalance = new CloudBalancingGenerator().createCloudBalance(computerSize , processLise ); // Solve the problem //对计算机和任务使用solver开始进行规划 CloudBalance solvedCloudBalance = solver.solve(unsolvedCloudBalance); // Display the result System.out.println("\nSolved cloudBalance with "+computerSize+" computers and "+processLise+" processes:\n" + toDisplayString(solvedCloudBalance)); } public static String toDisplayString(CloudBalance cloudBalance) { StringBuilder displayString = new StringBuilder(); for (CloudProcess process : cloudBalance.getProcessList()) { CloudComputer computer = process.getComputer(); displayString.append(" ").append(process.getLabel()).append(" -> ") .append(computer == null ? null : computer.getLabel()).append("\n"); } return displayString.toString(); }
运行这个main方法，结果如下：
控制台中打印出了规划的过程和最终的规划结果。
这里是对两台电脑和六个任务的排序，结果是应该很快出来的，但是如果要规划几千台计算机和几万个任务的话，可能要规划出最终的最优结果需要很长的时间。所以在cloudBalancingSolverConfig.xml中有一个配置
<!-- Optimization algorithms configuration --> <termination> <minutesSpentLimit>2</minutesSpentLimit> </termination>
限制是规划算法进行2分钟以后取得结果。
如果很快就找到最优解了，也要运行够两分钟才会出现计算结果，如果两分钟没有计算出最完美的结果，也会在2分钟的时候停止计算，返回结果。这个要根据需要被规划的数据量和情况多少来设置计算时间，保证能在计算停止的时候，能得到近似最优解的规划方案。（一般的情况下，2分钟够用了）
好吧，暂时先到此为止，真正想把自己的业务放进optaplanner里的时候才发现这个真心需要不少学习成本，连能不能实现还不知道。。。。。。
