OptaPlanner排班硬约束失效：班次间隔不足未扣硬分问题

使用OptaPlanner实现员工班次排班时，定义了硬约束atLeast12HoursBetweenTwoShifts，要求同一员工两次班次间隔不得少于12小时，违规时扣除12-间隔小时数的硬分。但运行后发现员工ID6的班次（2022-11-24 20:00~23:00与2022-11-25 09:00~12:00，间隔10小时）违反规则却未触发扣分，最终得分显示0hard/-105soft。

相关日志片段：

15:24:02.832 [main        ] INFO  Solving started: time spent (43), best score (-25init/0hard/0soft), environment mode (REPRODUCIBLE), move thread count (NONE), random (JDK with seed 0).
15:24:02.881 [main        ] INFO  Construction Heuristic phase (0) ended: time spent (92), best score (0hard/-109soft), score calculation speed (3682/sec), step total (25).
15:24:07.789 [main        ] INFO  Local Search phase (1) ended: time spent (5000), best score (0hard/-105soft), score calculation speed (136883/sec), step total (33460).
15:24:07.790 [main        ] INFO  Solving ended: time spent (5000), best score (0hard/-105soft), score calculation speed (134313/sec), phase total (2), environment mode (REPRODUCIBLE), move thread count (NONE).

违规班次分配：

ShiftAssignment{shiftId='3', employeeId=6, employeeRoles=[Design, Dev], roleRequired='Dev', time=2022-11-24,20:00~23:00}
ShiftAssignment{shiftId='1', employeeId=6, employeeRoles=[Design, Dev], roleRequired='Design', time=2022-11-25,09:00~12:00}

核心问题出在Employee类的equals/hashCode实现：

• 使用@Data注解自动生成的equals和hashCode方法会比较类中所有字段（id、name、roleSet）。
• 如果数据生成时，给不同ShiftAssignment分配的Employee是不同实例（即使id相同），这两个Employee对象的equals结果为false。
• 约束atLeast12HoursBetweenTwoShifts中使用Joiners.equal(ShiftAssignment::getEmployee)匹配同一员工的班次，由于equals不匹配，无法识别出这两个班次属于同一员工，因此约束逻辑未触发。

1. 修正Employee类的equals和hashCode逻辑 #

修改Employee类，仅基于id字段生成equals和hashCode，确保同一id的员工被视为同一对象：

@Data
@EqualsAndHashCode(of = "id")
public class Employee {

    private Long id;

    private String name;

    private Set<String> roleSet;

    public Employee(Long id, String name, Set<String> roleSet) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.roleSet = roleSet;
    }

    public Employee() {
    }
}

• 使用@EqualsAndHashCode(of = "id")指定仅以id作为equals和hashCode的判断依据，覆盖@Data自动生成的逻辑。

2. 验证约束逻辑（可选） #

确认约束中的时间比较逻辑正确：

• 确保Shift.getEndAt()和Shift.getStartAt()返回的是LocalDateTime类型，Duration.between()能正确计算时间间隔。
• 检查forEachUniquePair的Join条件，Joiners.lessThanOrEqual确保仅匹配前一班次结束时间早于后一班次开始时间的配对，避免重复计算。

3. 重新运行求解器 #

修改后重新运行，此时约束会正确识别同一员工的连续班次，违规时会扣除对应的硬分。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jingyu Xiang