我正在尝试为大小在20000左右的客户数据集创建路线计划。在单一路线中，车辆可能需要向客户提取或放弃订单。因此，正常的大小调整硬约束对此问题不起作用。
我创建了一个阴影变量来存储行程中每个位置的车辆负载。当车辆离开仓库时，负载是需要丢弃的所有元素的总和，并且每个位置我都会根据服务类型（提取/下降）不断更新负载。
问题是在添加阴影变量和变量更改侦听器之后性能降低了。每秒的计算量已经下降到400左右。这主要是因为，为了计算车辆段的车辆载荷，我已经循环通过链条。是否有另一种有效的方法来实现该功能？
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我会以同样的方式实现它。而且我不知道以更好的方式实现它。需要调整链条的整个尾部，并且需要检查修改的链节点的正确容量。
如果性能成为一个巨大的问题并且您的约束经常不会发生变化（=很少维护），请考虑编写JavaIncrementalScoreCalculator：它们更快，但维护起来更痛苦......在VRP示例中，注释掉scoreDRL元素并在incrementalScoreCalculator元素中进行提交，以了解它的速度。