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Score 体系：硬约束、软约束与权重
30 秒速览#
Score 是 Timefold 判断两个方案谁更好的标准。求解器不会理解“业务上更好”是什么意思，除非你把它写进分数。
每个约束都要决定三件事：
- 正负：奖励还是惩罚。
- 权重：一次匹配影响多大。
- 层级：hard、medium、soft 等优先级。
Score 是什么#
一个 @PlanningSolution 会有一个 @PlanningScore 字段。Solver 的目标是寻找更高分的解。
大多数规划问题以惩罚为主，所以分数通常是负数。完美方案可能是 0hard/0soft，违反越多分数越低。
hard 和 soft 的区别#
| 层级 | 含义 | 排程例子 |
|---|---|---|
| hard | 不允许违反或违反后不可执行 | 同一时间一副模具被两个任务占用 |
| medium | 重要业务目标，优先于普通体验目标 | 核心订单延期 |
| soft | 希望尽量优化，但可权衡 | 换型时间、员工偏好、产线负载均衡 |
HardSoftScore 按字典序比较：先比 hard，再比 soft。一个 -1hard/0soft 的解，无论 soft 多好，都比不上 0hard/-1000000soft。
权重不是层级#
不要用一个极大的 soft 权重假装 hard 约束。这叫 score folding，容易制造误判。
正确做法：
- 真正不可违反的规则放 hard。
- 可违反但代价很高的业务目标可以放 medium。
- 可权衡的偏好放 soft。
可行解#
对 HardSoftScore 来说，hard 分数没有违反时，解才是 feasible。若业务数据本身无法满足所有 hard 约束，求解器会返回“最不坏”的不可行解，此时 hard 分数能反映缺口规模。
这对生产排程很重要：如果无可行解，不应只说“求解失败”，还要分析是产能不足、资源冲突过多，还是规则过紧。
常用 Score 类型#
| Score 类型 | 适用场景 |
|---|---|
SimpleScore | 只有单一目标，少见 |
HardSoftScore | 最常见：硬约束 + 软目标 |
HardMediumSoftScore | 需要三层优先级，例如硬底线、交付目标、效率目标 |
HardSoftBigDecimalScore | 公平性或精细比例类目标 |
BendableScore | 多层级且层数固定，少用 |
排程中的权重设计#
生产排程可以先这样拆：
- hard：产线兼容、资源不可重叠、工艺禁止顺序。
- medium：关键订单交期、库存安全线。
- soft：换型时间、产线负载、普通订单延期、计划稳定性。
权重不是一次定死的。官方文档建议允许业务用户调整约束权重，并通过方案可视化比较结果。
易错点#
| 易错点 | 后果 | 建议 |
|---|---|---|
| 忘记实现关键业务约束 | 求解器给出看似高分但业务不可用的方案 | 先列约束清单，再写代码 |
| 用 double/float 算分 | 浮点误差导致分数污染 | 用 int、long、BigDecimal 或缩放整数 |
| 把所有约束都堆到 hard | 无可行解概率变高，优化空间变小 | 区分底线和偏好 |
| 权重靠拍脑袋 | 方案不符合业务直觉 | Benchmark + 可视化 + 业务调参 |
自测#
- “延期 1 天”和“模具冲突 1 次”应该在同一层级吗？
- 如果所有订单都排不上，hard 分数能不能告诉你缺口严重程度？
- 换型时间只影响开始时间，不影响 Score，会发生什么？