Optaplanner终于支持多线程并行运行 - Multithreaded incremental solving

　　Optaplanner 7.9.0.Final以前，启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候，只能是单线程进行的。也就是说，当引擎对每个possible solution进行分数计算的过程当中，细化到每一个步骤(Caculation)，都只能排队在同一个线程中依次计算，无论你的问题是否存在并行计算的可能。很显示这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下，是至关不利的。就算是一些在业务逻辑上没法实现并行运算的状况，若在引擎自行调用指定的算法进行寻优时，若能够将每一个Step,甚至每一个Move的运行操做，适当地分配到不一样的线程中执行，那么在多核CPU的环境下，无疑能大大提高planning的性能，从而在规定的时间内行到更优的效果。毕竟对于NP-Hard/NP-Complete问题，除了比较算法优劣外，另外一个维度对比的就是运算量。

　　 而在7.9.0.Final版本中，发布了并行计算功能 - Multithreaded incremental solving. 此功能只须要在配置文档中指定对应的并行线程数（可指定数量，也可由系统自行决定线程数）,在启动Planning后，每个Step中的各个Move即有可能被分配于不一样的线程进行计算。我在个人项目中启用了此功能，试用过各类类型的项目，其性能的提高基本上在30% - 150%之间。对于运算量巨大的状况（约束多且复杂、问题规划大），确实能有很多的提高。

　　此功能在7.12.0. Final版本中，也有所优化，主要是针对Chained Throudth Time模式下的优化。

 

关于并行计算功能的更新信息以下：

New and noteworthy: Engine 7.9.0.Final

Multithreaded incremental solving

OptaPlanner can now solve one dataset (without partitioning) with multiple threads to take advantage of multiple CPU cores.

Even with just a few CPU cores, it triples the score calculation speed:

Multithreaded incremental solving is easy to activate. Just add a <moveThreadCount> line in your solver config:

<solver>
  <moveThreadCount>4</moveThreadCount> ... </solver>

This basically donates 4 extra CPU cores to the solver. Use AUTO to have OptaPlanner deduce it automatically. Optionally, specify a <threadFactoryClass> for environments that don’t like arbitrary thread creation.

 

 

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