Optaplanner終於支持多線程並行運行 - Multithreaded incremental solving

　　Optaplanner 7.9.0.Final以前，啓動引擎開始對一個Problem進行規劃的時候，只能是單線程進行的。也就是說，當引擎對每個possible solution進行分數計算的過程當中，細化到每一個步驟(Caculation)，都只能排隊在同一個線程中依次計算，無論你的問題是否存在並行計算的可能。很顯示這種運算方式應用於一些可並行計劃的場景下，是至關不利的。就算是一些在業務邏輯上沒法實現並行運算的狀況，若在引擎自行調用指定的算法進行尋優時，若能夠將每一個Step,甚至每一個Move的運行操做，適當地分配到不一樣的線程中執行，那麼在多核CPU的環境下，無疑能大大提高planning的性能，從而在規定的時間內行到更優的效果。畢竟對於NP-Hard/NP-Complete問題，除了比較算法優劣外，另外一個維度對比的就是運算量。

　　 而在7.9.0.Final版本中，發佈了並行計算功能 - Multithreaded incremental solving. 此功能只須要在配置文檔中指定對應的並行線程數（可指定數量，也可由系統自行決定線程數）,在啓動Planning後，每個Step中的各個Move即有可能被分配於不一樣的線程進行計算。我在個人項目中啓用了此功能，試用過各類類型的項目，其性能的提高基本上在30% - 150%之間。對於運算量巨大的狀況（約束多且複雜、問題規劃大），確實能有很多的提高。

　　此功能在7.12.0. Final版本中，也有所優化，主要是針對Chained Throudth Time模式下的優化。

 

關於並行計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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