1理論基礎(chǔ)
1.1運(yùn)籌學(xué)規(guī)劃與APS
1.1.1運(yùn)籌優(yōu)化的原理及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用；
1.1.2運(yùn)籌優(yōu)化中的數(shù)學(xué)規(guī)劃原理；
1.1.3及其與APS技術(shù)的關(guān)系。
1.2規(guī)劃問題NP-Hard/NP-Complete問題
非多項(xiàng)式時(shí)間可解問題的由來，及其在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的意義，包括：
1.2.1問題規(guī)模的來由；
1.2.2何謂NP-Hard問題；
1.2.3對NP-Hard問題的常見解法。
1.3規(guī)劃問題及問題規(guī)模
分析規(guī)劃問題的構(gòu)成及其問題規(guī)劃(搜索空間)的大小
1.4求解器的原理及發(fā)展現(xiàn)狀
包括：
1.4.1何謂求解器，及其包含的啟動(dòng)發(fā)式算法；
1.4.2國內(nèi)外，開源、商用求解器的現(xiàn)狀與選用；
1.4.3介紹世界若干最著名求解器的全面優(yōu)缺點(diǎn)，包括OptaPlanner, Google OR-Tools, IBM CPLEX等
2OptaPlanner相關(guān)概念與應(yīng)用基礎(chǔ)
講解OptaPlanner的一些必須掌握的概念及應(yīng)用方法。
2.1OptaPlanner的尋優(yōu)原理
介紹在規(guī)劃運(yùn)算過程中，OptaPlanner如何以評分作為基礎(chǔ)，結(jié)合各種啟發(fā)式算法進(jìn)行最優(yōu)方案尋找.
2.2約束及其分類
約束在求解器中的意義，從正負(fù)約束、軟硬約束等角度對約束進(jìn)行分類分析。
2.3評分及評分規(guī)則
評分與約束的關(guān)系，不同層次的分?jǐn)?shù)對解的影響。
2.4評分在引擎中的實(shí)現(xiàn)（Java Scoring, Drools Scoring, ConstraintStream）
講解OptaPlanner中可用的三種評分實(shí)現(xiàn)方式，及各種場景下的評分設(shè)計(jì)建議。
2.5規(guī)劃問題的解(Planning problem and solution)
定義規(guī)則問題的可能解、可行解、相對最優(yōu)解及絕對最優(yōu)解
2.6Problem Fact，Planning Entity與Planning Variable
講解使用OptaPlanner進(jìn)行建模時(shí)的基本概念，及其在規(guī)劃問題中，各自代表的意義。
2.7Planning Variable的類型（genuine & shadow）
講解Planning Variable的類型、其意義及其在不同的模式中相互作用的機(jī)制。
2.8配置文件結(jié)構(gòu)及內(nèi)容（Solver Configuration）
講解Solver的配置文件中，各個(gè)項(xiàng)目的意義及設(shè)置方法。
2.9Solver的使用
講解OptaPlanner的入口對象Solver的構(gòu)造過程。
2.9.1創(chuàng)建并使用solver對象
通過SoverFactory等工廠構(gòu)造Solver, ScoreDirector等對象的方法
2.9.2診斷模式
講解通過配置文件實(shí)現(xiàn)運(yùn)行過程中，引擎的自檢模式。
2.9.3日志輸出
講解配置運(yùn)行過程中日志輸出的方法；并講解如何通過日志分析引擎的行為。
2.9.4解決方案的評分獲取與分析
講解根據(jù)引擎的輸出結(jié)果對象，獲取各個(gè)層評分的方法；并分析各層得分的來源。
2.10認(rèn)識(shí)及應(yīng)用Shadow Variable
掌握鏈的結(jié)構(gòu)及構(gòu)成原則，實(shí)現(xiàn)Shadow Variable隨鏈變化而變化。講解Chained Through Time模式。
2.11規(guī)劃步驟與階段
講解引擎從開始到結(jié)束，對問題進(jìn)行求解的步驟，包括：Exhaustive Search, Construction Heuristics 與Local Search
2.12簡介各啟發(fā)式尋優(yōu)算法
對目前OptaPlanner支持的各種尋優(yōu)算法進(jìn)行講解，包括其原理、優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用方法。
2.13分析解決方案的評分
通過 ConstraintMatchTotal來分析一個(gè)解決方案的約束違反情況，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)劃評分可視化
3OptaPlanner的評分體系
3.1Drools相關(guān)概念及應(yīng)用
簡單Drools的一些基礎(chǔ)概念，以備在OptaPlanner進(jìn)行評分過程中，可以靈活使用該規(guī)則引擎。
3.1.1Drools簡介
講解規(guī)則引擎Drools的背景與應(yīng)用場景。
3.1.2Drools Script
講解Drools腳本的語法與語義。
3.1.3Drools與在OptaPlanner中的應(yīng)用
講解如何通過Drools規(guī)則引擎，在OptaPlanner中實(shí)現(xiàn)評分。

3.2ConstraintStream – 約束流的應(yīng)用
3.2.1約束流程的作用
講解ConstraintStream如何實(shí)現(xiàn)增量評分計(jì)算
3.2.2約束流程的編寫方法
講解約束流程的常用設(shè)計(jì)、編寫方法。包含約束流的構(gòu)建塊，懲罰、獎(jiǎng)勵(lì)方式等。
3.3Incremental 評分計(jì)算
Incremental Java score calculation的使用方法，優(yōu)缺點(diǎn)與適用場景。

4OptaPlanner進(jìn)階應(yīng)用
介紹一些OptaPlanner高級應(yīng)用，及一些可提高性能及規(guī)劃效率的方法與技巧。
4.1Score Calculation性能提升技巧
通過優(yōu)化約束與規(guī)則的設(shè)計(jì)、使用內(nèi)置硬約束等技巧，提高引擎的評分效率；從而在固定時(shí)間內(nèi)獲得更佳的解。
4.2時(shí)間分配模式
講解OptaPlanner在進(jìn)行時(shí)間分配及規(guī)則的時(shí)，支持的三種模式：TimeSolt，TimeGrain，及ChainedThrough Time, 模式的原理、構(gòu)成、實(shí)現(xiàn)方法及應(yīng)用場景
4.3時(shí)間計(jì)算技巧（將時(shí)間轉(zhuǎn)為數(shù)值）
分享在引擎運(yùn)行過程中，進(jìn)行時(shí)間計(jì)算時(shí)，可提高性能、簡化計(jì)算的方法。
4.4約束流的評分方式詳解
講解如何通過約束流實(shí)現(xiàn)約束評分，從而提高評分邏輯的性能、避免使用Drools編寫評分邏輯。
5Optaplanner的規(guī)劃步驟及Move的深入學(xué)習(xí)
講解引擎在運(yùn)行過程中的種個(gè)步驟構(gòu)成，特別針對其具原子性的Move操作進(jìn)行剖釋。
5.1Move的行為分析
分析最基本的規(guī)劃行為-Move的操作過程，從最基本的運(yùn)算操作來認(rèn)識(shí)引擎的尋優(yōu)過程。
5.2MoveSelector與過濾技巧
在引擎運(yùn)行過程中，如何通過MoveSelection過濾器將不合理及無意義的Move過濾掉，從而提高求解效率。

6OptaPlanner高級特征
6.1啟用并行計(jì)算
講解設(shè)計(jì)并行計(jì)算時(shí)的原則與技巧，并在7.10.0.Final及以后的版本中，通過配置實(shí)現(xiàn)引擎內(nèi)部的并行運(yùn)算，提高運(yùn)行性能。
6.2實(shí)現(xiàn)非易失性規(guī)劃的方法
通過實(shí)時(shí)規(guī)劃來實(shí)現(xiàn)計(jì)劃的非易失性。即通過對Planning Variable的值轉(zhuǎn)換進(jìn)行分析懲罰，減少前后兩個(gè)計(jì)劃的過度變化。
6.3實(shí)時(shí)規(guī)劃
講解實(shí)時(shí)計(jì)劃的原理、原則及實(shí)現(xiàn)方法，實(shí)現(xiàn)在引擎運(yùn)行過程中，與外界進(jìn)行實(shí)時(shí)交互，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)輸出規(guī)則結(jié)果。
6.4鎖定Planning Entity
通過引擎內(nèi)部機(jī)制，實(shí)現(xiàn)在規(guī)則過程中對特定的Planning Entity實(shí)現(xiàn)鎖定。
6.5BenchMark的應(yīng)用
講解如何通過BenchMark得到一個(gè)問題的規(guī)劃建議方案，包括尋優(yōu)算法的選用，其參數(shù)設(shè)定等。
6.6PJS模型的研究與應(yīng)用
基于車間排產(chǎn)的場景，講解如何通過對PJS模型進(jìn)行衍生，用于解決多工序、多資源模型限制條件下的排程。
1.1SolverManager批量并行規(guī)劃
講解通過SolverManager進(jìn)行多數(shù)據(jù)集并行計(jì)算

2實(shí)例演練
2.1基礎(chǔ)應(yīng)用 - 任務(wù)資源分配
設(shè)計(jì)、并開發(fā)一個(gè)將任務(wù)分配到合適的資源，并實(shí)現(xiàn)成本優(yōu)化的規(guī)則程序
2.2高級應(yīng)用 – 時(shí)間規(guī)劃
設(shè)計(jì)開發(fā)一個(gè)將任務(wù)分配到指定的資源，并為每個(gè)任務(wù)分配開始時(shí)間的規(guī)則程序，即APS原型。
2.3簡介具體代表性的官方示例（抽取較具代表性的三個(gè)案例講解）
講解CloudBalance, TaskAssiging及Vehicle Routingdg三個(gè)表性的案例。
2.4Project Job Scheduling模型詳解
基于Project Job Scheduling講解排程場景中通用的規(guī)劃模型 – PJS
2.4.1PJS模塊的常見結(jié)構(gòu)
講解PSJ模型及其衍生模型的常見結(jié)構(gòu)與適用場景。
2.4.2PJS模型在OptaPlanner中的實(shí)現(xiàn)
通過OptaPlanner中的Project Job Scheduling示例，講解PSJ模型的具體實(shí)現(xiàn)