Timefold VRP: Маршрутизация транспортных средств большой вместимости ⇐ JAVA

[Anonymous]

Мы решаем задачу выбора маршрута транспортных средств с использованием Timefold, когда спрос клиента превышает вместимость любого транспортного средства.
Мы разделяем каждый запрос клиента на несколько объектов посещения:
Каждое посещение представляет часть общего спроса.
Посещение имеет активную логическую переменную планирования с диапазоном (True, False).
Посещение имеет целочисленную переменную планирования спроса с диапазоном [8..16].
Мы применяем ограничение, которое группирует посещения по клиенту и гарантирует:
сумма (спрос) активных посещений == общий спрос клиента
Эта модель дает правильные решения, но производительность решателя значительно ухудшается по мере роста количества посещений.
Вопрос:

• Какие аспекты этой модели вызывают плохую производительность в Timefold?
• Как наличие нескольких переменных планирования (активных, спроса) в одном и том же объекте влияет на пространство поиска?
• Существуют ли рекомендуемые Timefold шаблоны моделирования для уменьшения комбинаторного взрыва в этом случае сценарий?

Мне нужно объяснение поведения производительности, специфичное для Timefold, а не общие советы по проектированию.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... le-routing