对于工作计划应用程序,我需要为w周(=7w天)生成许多可能的员工计划。员工时间表由计划期内每天的班次(早班、晚班、夜班、Rest日)列表组成。应用程序是用Java编程的。
此时,我代表员工时间表如下:
public class Schedule
{
/** List with for every day of planning period the assigned shift */
private Shift[] shiftlist = new Shift[Settings.schedule_days];
/** Cost of schedule (for measuring its quality) */
private double cost;
// A list of variables, representing schedule properties
// which are referenced often.
// E.g.: number of workweekends, number of night shifts
// Also some methods for updating / retrieving information
}
移位是表示分配移位的枚举,定义为:
public enum Shift
{
DAY, LATE, NIGHT, FREE;
}
我在枚举声明和方法中也有一些shift属性来比较属性,但我认为这与此无关。
每个员工都有一份他可能的时间表列表:
public class Employee
{
/** Large set of possible schedules for planning period */
public LinkedList<Schedule> generated_schedules;
// Variables representing properties of employee
}
我的问题是,我实际上有50名员工,我想为每个员工生成100.000 -- 1.000.000可能的时间表。
时间表实际上生成得很快,因为我的电脑有8GB的可用内存,我可以存储很多。然而,当为30到40名员工完成生成后,我的记忆就满了。
有人给我的建议是使用字符数组来表示指定的移位,而不是枚举数组。这将占用更少的空间。此外,他表示,使用字符数组列表而不是调度对象列表也更好。但是,不可能将明细表属性(如成本)保存在明细表附近的某个位置,因此需要经常重新计算这些属性。我认为这将是一个严重的缺点。
这种观察确实有意义吗,或者你认为有更好的方法来表达这些大量的数据,以便使用更少的空间?
如果要减少内存,需要确定当前使用最多内存的是什么,以及可以对该数据类型做出哪些假设,从而使其更小。没有这些信息,你只能猜测。
我建议您使用基于通用算法的方法。
例如;
>
您只能生成1000个时间表并对其进行评分。
前500名,你继续
将这些基因混合在一起,生成下一个1000个带有一些随机突变的基因。
重复,直到你的最好成绩没有提高。
关键是;您可以使用另一种方法在更短的时间内生成更少的时间表,但仍能收敛到最佳解决方案。
类似“小”项目的一次经验:
建议使用也存储在文件系统中的嵌入式数据库。尽管SQL很丑,但它允许比手动编码的集合遍历更好的查询;并且更容易维护。
这样,内存消耗的问题就没有实际意义了。
如果你愿意,你可以使用JPA,例如eclipseLink和ORM。
如果您确实需要同时在内存中使用所有调度,那么最节省空间的编码将是使用每天2位的位集。
public class BitSetShiftList {
private BitSet bitset;
public void BitSetShiftList(int size) {
bitset = new BitSet(size * 2);
}
public void setShift(int day, Shift shift) {
int ordinal = shift.ordinal();
assert ordinal >= 0 && ordinal <= 3;
bitset.set(day * 2, (ordinal & 0x1) != 0);
bitset.set(day * 2 + 1, (ordinal & 0x2) != 0);
}
public Shift getShift(int day) {
int ordinal = (bitset.get(day * 2) ? 0x1 : 0x0) |
(bitset.get(day * 2 + 1) ? 0x2 : 0x0);
return Shift.values()[ordinal];
}
}
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