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必须识别出真实的规则，有哪些规则是同义且可合并的，有哪些规则是相冲的；

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对于有运筹或应用数学背景的研究人员，且经历过一定的数学建模实践训练后，这些工作并不困难。

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有的面对大模型问题较有优势，有的则面对规则密集的场景能获取更佳质量。各求解器的具体特性，可以参照一些相关的评测文章。

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而这些编译后的函数，可以反映出相应的数学模型。即OptaPlanner帮我们实现了从业务模型到数学模型的转化工作。

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因应普通企业的人才资源限制，一个可以省却业务模型到数学模型转换的求解器，可以让规划类项目门槛降低不少。

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在OptaPlanner目前主流的约束表达体系中，Drools仍然是不可或缺的，且是主流的技术。

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而从最近的OptaPlanner数个版本发布的内容来看，将来会加大对Java8及以上版本的stream特性的支持。

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那么从业务上识别出哪些是硬性约束，哪些是优化目标后，应该如何通过约束实现不同的规则与优化目标，

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尽管OptaPlanner也有自己的学习成本，但在普通企业中，这此学习成本还是比培训数学建模相对更容易些，毕竟对人员的要求更低。

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毕竟使用OptaPlanner我们面对的都是一些软件设计的问题，这对于有丰富经验的软件开发人员，并不是不可逾越的鸿沟。