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浅析约束型求解模式帮助客户解决业务规划问题

最近公司在与客户交流业务的过程中了解到这样一个需求 ， 生产车间要生产指定材质、规格(截面存在正方形和圆形两种 ， 边长和直径也会不同)、长度的硅棒 ， 仓库中存储着各种格式材质、规格、长度的硅棒 ， 需要按照需求到仓库中去取对应的原料 ， 有符合条件的直接满足需求 ， 若材质和规格相同 ， 但是长度不同的话就需要将多个较短的硅棒进行拼接以满足需求 。 倘若每次只有一个需求 ， 按照现有库存的原料情况 ， 人还是比较容易去获取相应的原料去拼接满足需求 。 如果每次有一批这样的需求 ， 不但要满足在材质、规格、长度上的要求 ， 而且在拼接次数上 ， 拼接后超出长度的限制上有要求 ， 人员就很难通过简单的观察比较去处理了 。
举个例子 ， 有50个需求 ， 仓库中有1000个原料 ， 要在材质 ， 规格 ， 长度需求上满足需求 ， 可拼接 ， 但是每个硅棒需求最多允许拼接2次 ， 可以超长 ， 但是超长的部分不可超过50mm ， 超长的部分越少越好 。
当人员面对这样的需求 ， 就比较棘手 ， 无从下手了 。 原因如下 ， 一、人员很难给出可行性规划方案；二、可行性方案众多 ， 时间有限 ， 不能穷举的情况下 ， 不能比对获取最优方案 ， 假设可行方案相对较少 ， 人力范围可穷举 ， 但是比对获取最优解也将耗费人员大量的时间和精力 ， 得不偿失 ， 不可行 。
面对这样的难题 ， 就需要借助程序按照目标需求计算出最优解了 。 人工智能约束求解器 ， 可以利用运筹学模型与机器学习将实际问题转化为数学模型求解 。 它可以优化规划和调度问题 ， 将复杂的AI优化算法（如禁忌搜索 ， 模拟退火 ， 延迟接受和其他元启发式算法）与一些非常有效的约束评分计算技术 ， 还有其他最先进的约束求解技术相结合起来 ， 量化规划问题的硬性约束条件和软性约束条件 ， 对每个规划方案进行硬性条件和软性条件评分 ， 根据评分反馈优化方案的规划 ， 不断的比对获取更佳方案 ， 在有限的时间内 ， 方案不可穷举的情况下 ， 推荐出满足硬性条件 ， 软性条件极大的满足 ， 人力所不能触及的优质方案 。
我们可以使用编程方式依赖调用约束型求解器的相关方法 ， 编程语言描述清楚想要什么 ， 必须满足什么条件 ， 什么条件不用必须满足 ， 但是用户的取向是什么 ， 比如说越大越好...... ， 最后运行程序 ， 获取在给定的资源条件下 ， 满足需求的优质方案 。
根据客户的这个业务场景和解决思路 ， 公司研发人员部建立了一个业务Demo 。 创建5个需求 ， 30个硅棒作为现有仓库存储 ， 需求的长度必须满足 ， 可超长 ， 但超长的长度不可超过10,超长部分越少越好 ， 可拼接 ， 但是不能超过3个 ， 拼接的个数越少越好 。 （在这里为了演示的可阅读性 ， 假设硅棒的原料相同 ， 硅棒的截面规格也相同 ， 只有长度不同 ， 长度单位为毫米 ， 下文在描述时对单位做了省略 。 ）
建立编程模型后 ， 运行效果如下：
浅析约束型求解模式帮助客户解决业务规划问题
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浅析约束型求解模式帮助客户解决业务规划问题
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【浅析约束型求解模式帮助客户解决业务规划问题】5个硅棒需求 ， 所需求的长度分别为800、805、900、905、910 。
30个硅棒资源 ， 长度分别为：500、501、502、503、504、505、506、507、508、600、601、602、603、604、605、606、607、608、619、300、301、302、303、304、305、306、307、308、309、310 。
求解后订单与资源的分配对应关系如下：
浅析约束型求解模式帮助客户解决业务规划问题
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观察分析下运算后的推荐结果 ， 完全满足在长度、拼接次数、超长限制这样的硬性需求；在超长越少越好 ， 拼接次数越小越好方面也是最大程度上满足了需求 。 通过编程建立业务模型 ， 使用约束型求解模式对规划问题求解 ， 使得原本难以入手解决的问题迎刃而解 。 在订单资源分配上给出最优建议指导 ， 极大的提高了资源的利用率 ， 节省成本 ， 创造收益 。
现仅仅是针对当前的业务场景做了一个简单的Demo ， 其实基于约束型求解模式 ， 可以解决员工轮班安排、议程安排、教育时间表、车辆路线规划、装箱、作业车间计划、切割原料、运动计划、财务优化等业务领域的规划问题 ， 在提供可行性方案 ， 节省成本 ， 提高收益上给出强有力的建议和指导 。


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