排程問題，是指在資源有限的情況下，對任務或活動進行合理的安排和配置設定，以達到特定的目标或優化标準。排程問題通常涉及在給定的限制條件下，安排任務的開始時間、結束時間和執行順序，以最大化效率、最小化成本或滿足其他特定的優化目标。
排程問題的複雜性取決于任務數量、資源限制、時間限制以及優化目标的多樣性。一些常見的排程問題類型包括：
- 作業工廠中的房間排程問題（Job Shop Scheduling Problem）：在多個作業和多個機器之間安排任務的執行順序，以最小化完成所有任務的總時間。
- 車輛路徑規劃問題（Vehicle Routing Problem）：合理安排多個車輛的路徑和行程，以滿足一組顧客需求，并最小化行駛距離或成本。
- 項目排程問題（Project Scheduling Problem）：在給定的資源限制下，安排項目中的活動開始和結束時間，以最短化項目總工期或最大化資源使用率。
- 人員排班問題（Employee Scheduling Problem）：合理安排員工的工作時間表，以滿足需求，并滿足員工的休息時間、技能要求等限制。
解決排程問題通常涉及使用優化算法、啟發式方法、限制求解器等技術來搜尋最優或近似最優的解決方案。這些方法可以通過數學模組化、啟發式搜尋、模拟退火、遺傳算法等方式來應對排程問題的複雜性。
OptaPlanner 是一個開源的限制求解器（constraint solver），用于解決優化問題。它提供了一套強大的算法和工具，可用于解決涉及排程、路線規劃、資源配置設定、員工排班、車輛路徑規劃等各種優化問題。
OptaPlanner 基于規劃算法和人工智能技術，可以自動搜尋和找到問題的最佳解決方案。它支援多種限制類型，包括硬限制和軟限制，并且可以根據具體的業務需求進行靈活的配置。
OptaPlanner的主要特點包括：
- 強大的算法：OptaPlanner 提供了一系列優化算法，包括基于規則的引擎、啟發式搜尋、模拟退火、遺傳算法等，以幫助尋找最優解決方案。
- 多領域支援：OptaPlanner可以應用于各種領域，包括排程和計劃、資源排程、車輛路徑規劃、航班排班、員工排班等。
- 靈活的限制管理：OptaPlanner支援對限制進行靈活的管理，包括定義和管理硬限制（必須滿足的限制）和軟限制（可适當違反的限制）。
- Java開發：OptaPlanner主要使用Java語言進行開發，并提供與Java相關的API和工具。
而由 OptaPlanner 演化而來的 Timefold 已經問世。Timefold 是 OptaPlanner 的一個分支，由其創始人和其他專家開發。
Timefold 是一個開源的 AI 求解器，用于優化 Java、Python 或 Kotlin 代碼中的操作和排程。
我們看一下，Timefold 要解決的排程如下，
然後項目以控制台展出的排程結果：
一些類似的優化和排程架構：
- Google OR-Tools: Google OR-Tools是一個開源的運籌學工具包，提供了各種求解器和算法，包括限制求解器、排程算法、路線規劃算法等。它支援多種程式設計語言，包括C++、Python、Java和.NET等。
- JOpt Solver: JOpt Solver是一個專注于優化和排程問題的Java庫。它提供了一組算法和工具，可用于解決各種優化問題，如排程、路徑規劃、資源配置設定等。
- Choco: Choco 是一個 Java 限制程式設計庫，用于模組化和解決限制問題，包括排程和優化問題。它提供了豐富的限制模組化工具和求解器，支援多種優化算法。
- IBM ILOG CPLEX Optimization Studio: CPLEX 是一個商業級優化解決方案，提供了強大的優化和排程算法。它支援多種程式設計語言，如 Java、C++、Python 等，并提供了高效的求解器和模組化工具。
排程問題可以出現在各種領域和應用中，例如生産制造、項目管理、交通運輸、航空航天、醫療排程、計算機任務排程等。在這些領域中，排程問題的解決方案能夠幫助優化資源利用、降低延遲、提高生産效率、增加服務品質等。也許你可以試試 Timefold。