OptaPlanner三规划实体装箱建模：我的方案是否高效可简化？

场景说明 #

我正在优化样本（Aliquot）到盒子（Box）的分配，以及盒子到可用冰柜货架（Rack）的分配场景，涉及数十万份Aliquot、数百个Box及数十台冰柜。由于存在两种高度的样本管，对应不同高度的Box，且较高的Box在Rack上会占用两个较矮Box的空间，同时Aliquot带有SampleType属性，因此随着样本不断收集，所需Box的数量无法提前确定。

核心约束条件 #

• 尽量减少每个冰柜中的样本类型数量（理想状态：同一冰柜内所有Aliquot为同一SampleType）
• 同一样本采集事件产生的Aliquot需分配至且仅分配至两个冰柜，避免因冰柜故障导致样本丢失
• 遵守Rack和Box的容量限制
• 每份Aliquot和每个Box必须完成存储分配
• Rack中存放较高Box时需移除层隔板，该层仅可放置高Box；每层有5列位，每放5个高Box会损失5个矮Box的容量

当前建模方案 #

我担心当前的问题建模不够合理，认为或许可以无需使用Shadow Variable，仅将Aliquot和Box作为Planning Entity即可，现寻求改进建议。

当前的领域模型代码如下：

@PlanningEntity
public class Rack {

    @InverseRelationShadowVariable(sourceVariableName = "box")
    private List<Box> boxes = new ArrayList<>();

    private Long boxCapacity;

}


@PlanningEntity
public class Box {

    @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = "rackRange", nullable = true)
    private Rack rack;

    @InverseRelationShadowVariable(sourceVariableName = "aliquot")
    private List<Aliquot> aliquots = new ArrayList<>();

    private Long boxHeight;

    private Long aliquotCapacity;

}

@PlanningEntity
public class Aliquot {

    @PlanningVariable(valueRangeProviderRefs = "boxRange", nullable = true)
    private Box box;

    private Long aliquotHeight;

    private SampleType sampleType;

}

public class SampleType {

    private String name;

}


@PlanningSolution
public class AliquotMap {

    @ValueRangeProvider(id = "rackRange")
    @ProblemFactCollectionProperty
    private List<Rack> rackList;

    @ValueRangeProvider(id = "boxRange")
    @PlanningEntityCollectionProperty
    private List<Box> boxList;

    @ValueRangeProvider(id = "aliquotRange")
    @PlanningEntityCollectionProperty
    private List<Aliquot> aliquotList;


}

当前模型使用了影子变量和三个规划实体，整体过于复杂，请问能否简化这些元素，或有其他更优的建模方法？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nogretz