OptaPlanner是否有一种“内置”的方式来执行多单位得分归一化？
目前，我的问题有四个指标。每一种方法都是完全不同的（每一种方法都有不同的单位，不同的范围等等），而且每一种方法都是外部加权的。我用口水来得分。
我只有一个分数级别(SimpleLongScore)，我必须找到一种方法，将这些度量的各个分数适当地组合到一个Long值上
目前最重要的问题是度量值的范围可能有很大的不同。
因此，例如，如果在一次移动之后，一个可能范围较小的度量的得分提高了，比如说10%，那么这可能完全被一次替代移动所抵消，该替代移动使范围较大的度量的得分仅提高了1%，因为OptaPlanner只考虑实际得分值，而不考虑值的可能范围以及变化如何成比例地影响它们（据我所知）。
那么，有没有一种方法来处理这个已经是我找不到的OptaPlanner的一部分的干净呢？
实施帕累托计分是唯一可行的解决方案吗？因为那好像是个恶梦。
到目前为止，我有代码/数学来计算我从Drools中访问的一个度量的可能的最佳和可能的最差分数，然后我可以计算一个移动将我们置于该范围内的位置，但这也会感觉很糟糕，并且如果我们想在该范围内进行非线性缩放，就会引起增量评分的问题。
我一直在想我应该硬着头皮执行帕累托得分。
谢谢！
共有1个答案
看看文档中的@constraintconfiguration和@constraintweight。
再看看“解释分数”这一章，它可以准确地告诉你哪一个约束对找到的最佳解决方案有哪一个分数的影响。
但是，如果您需要帕累托优化，因此需要多个不相互支配的最佳解决方案，那么要知道OptaPlanner还不支持它，但我知道有两个案例是通过破解bestsolutionrecaller在OptaPlanner中实现的。
也就是说，99%想到pareto最优化的情况下，@constraintweight反而是100%满意的，因为用户不想要多个最佳解决方案（除了在模拟期间），他们只想要一个在生产中。
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