Timefold 仓库拣货优化-约束流与优化目标详解

本文将带你深入理解 Timefold 的约束流（ConstraintStream）机制，掌握如何用声明式代码表达业务规则和优化目标。

什么是 ConstraintStream？

ConstraintStream 是 Timefold/OptaPlanner 提供的一种声明式约束建模方式，灵感来自 Java Stream API。它让你像处理数据流一样，分组、聚合、过滤、惩罚/奖励，最终形成评分。

• 声明式：只需描述"想要什么"，不用写底层循环和中间变量
• 高效：自动增量计算，适合大规模优化
• 可读性强：每一步都像数据流的操作，逻辑清晰

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约束的分类

• 硬约束（Hard Constraint）：必须满足，否则解不可用。例如：手推车容量不能超限。
• 软约束（Soft Constraint）：希望优化的目标，可以权衡取舍。例如：路径尽量短、订单尽量不拆分。

硬约束保证可行性，软约束提升方案质量。

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仓库拣货案例的四大核心约束

1. 容量约束（硬约束）

业务场景：每辆手推车的桶数必须足够装下分配给它的所有订单商品。

Constraint requiredNumberOfBuckets(ConstraintFactory constraintFactory) {
    return constraintFactory
        .forEach(TrolleyStep.class)
        .groupBy(
            trolleyStep -> trolleyStep.getTrolley(),
            trolleyStep -> trolleyStep.getOrderItem().getOrder(),
            sum(trolleyStep -> trolleyStep.getOrderItem().getVolume())
        )
        .groupBy(
            (trolley, order, orderTotalVolume) -> trolley,
            (trolley, order, orderTotalVolume) -> order,
            sum((trolley, order, orderTotalVolume) -> calculateOrderRequiredBuckets(orderTotalVolume, trolley.getBucketCapacity()))
        )
        .groupBy(
            (trolley, order, orderTotalBuckets) -> trolley,
            sum((trolley, order, orderTotalBuckets) -> orderTotalBuckets)
        )
        .filter((trolley, trolleyTotalBuckets) -> trolley.getBucketCount() < trolleyTotalBuckets)
        .penalize(HardSoftLongScore.ONE_HARD,
            (trolley, trolleyTotalBuckets) -> trolleyTotalBuckets - trolley.getBucketCount())
        .asConstraint("Required number of buckets");
}

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2. 路径距离约束（软约束）

业务场景：让每辆手推车的拣货路径尽量短，减少每一步的移动距离。

Constraint minimizeDistanceFromPreviousTrolleyStep(ConstraintFactory constraintFactory) {
    return constraintFactory.forEach(TrolleyStep.class)
        .penalizeLong(HardSoftLongScore.ONE_SOFT,
            trolleyStep -> calculateDistance(
                trolleyStep.getPreviousElement().getLocation(),
                trolleyStep.getLocation()))
        .asConstraint("Minimize the distance from the previous trolley step");
}

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3. 返回路径约束（软约束）

业务场景：优化拣货结束后回到起点的距离。

Constraint minimizeDistanceFromLastTrolleyStepToPathOrigin(ConstraintFactory constraintFactory) {
    return constraintFactory.forEach(TrolleyStep.class)
        .filter(TrolleyStep::isLast)
        .penalizeLong(HardSoftLongScore.ONE_SOFT,
            trolleyStep -> calculateDistance(
                trolleyStep.getLocation(),
                trolleyStep.getTrolley().getLocation()))
        .asConstraint("Minimize the distance from last trolley step to the path origin");
}

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4. 订单拆分约束（软约束）

业务场景：尽量让同一订单的商品由同一个手推车完成，减少订单拆分。

Constraint minimizeOrderSplitByTrolley(ConstraintFactory constraintFactory) {
    return constraintFactory.forEach(TrolleyStep.class)
        .groupBy(
            trolleyStep -> trolleyStep.getOrderItem().getOrder(),
            countDistinctLong(TrolleyStep::getTrolley)
        )
        .penalizeLong(HardSoftLongScore.ONE_SOFT,
            (order, trolleySpreadCount) -> trolleySpreadCount * 1000)
        .asConstraint("Minimize order split by trolley");
}

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约束流的声明式风格和优势

• 每个约束都是一条"数据加工流水线"：分组、聚合、过滤、评分，逻辑清晰。
• 声明式代码让业务规则一目了然，便于维护和扩展。
• 高效的增量计算，适合大规模、实时优化场景。

用约束流建模，既能表达复杂业务规则，又能保证优化效率，是 Timefold 的核心优势之一。

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下一篇，我们将讲解Order Picking 工程拣货路径距离计算原理，敬请期待！

本文首发于微信公众号【Timefold技术前线】

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