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传统的商用规划引擎，通常直接面向数学优化问题，需要提供直接的数学模型，才能进行求解优化。

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车辆路线规划场景中，根据车辆参数、运送物料的特性与要求等信息，识别出线路要求，走访节点顺序，最大运载量，节点走访时间限制等特性。

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在真实项目场景中，这些工作应该由经验丰富的APS顾问和业务顾问来完成。

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因为常见的求解器（即规划引擎）其求解过程，其实是对数学模型最优解的寻找过程。

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求解过程就是规划引擎对输入的模型+数据，在约定的规则范围内，在有限的求解时间内，通过各类优化算法，寻找相对最优解的过程。

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会有一个从业务模型到数学模型的转化过程，也就是把业务模型转化为规划核心程序可识别的数学模型，

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因此，从业务模型到数学模型的转换，成了普通企业在进行规划类项目的最大门槛。

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因为，上述提到的OptaPlanner业务模型表达技术，都是一些与程序设计相关的技术，在以程序设计人才为主的普通企业中，这方面人才并不缺乏，掌握这方面的技术也不算非常困难。

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但根据OptaPlanner项目的发展趋势力来看，未来将会摆脱对Drools的依赖。其实现在也可以完全摆脱Drools，而完全使用Java来实现规则与约束的表达。

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简而言之，OptaPlanner把数学规划模型中的限制条件，即s.t.,也即subject to.以及目标函数都通过约束来表达。