将有序数据集输入OptaPlanner后优化结果反而更差是什么原因？

• 约束配置不一致
  确认ScoreManager和Solver加载的是同一套Drools规则文件，没有出现Solver加载旧版/错误版约束的情况。同时检查约束权重配置，避免将硬约束的权重误设为软约束权重，导致求解时为优化软分主动突破硬约束。
• 初始解评分失真
  使用ScoreManager评估初始解前，确认所有规划变量已完成初始化，没有空值、默认值未覆盖的问题。如果初始解存在未赋值的规划变量，ScoreManager会跳过关联的约束校验，导致初始得分虚高。
• 评分口径不统一
  检查solver配置中是否开启了constraintMatchEnabled，关闭该配置会导致求解后的约束违例统计存在偏差。建议使用同一个ScoreManager实例，分别对初始解和求解结果打分，保证评分口径完全一致。
• 求解器计分错误
  如果当前使用的环境模式不是FULL_ASSERT，且约束存在增量计算bug，会导致求解过程中内部计分和实际计分不一致。可以临时将环境模式改为FULL_ASSERT运行，若触发异常即可定位到约束规则的增量计算逻辑错误，需要调整Drools规则写法。
• 终止条件设置不合理
  OptaPlanner默认不会强制保留初始解，若设置的求解终止条件过短，求解器还未找到比初始解更优的方案就停止运行，甚至会将搜索过程中产生的更差中间解作为最终结果输出。可在solver配置中添加初始得分保底配置，强制最终返回结果的得分不低于初始解。
• 建模逻辑漏洞
  确认类TSP场景的建模逻辑正确，例如是否将初始解中固定不可修改的参数误设为可调整的规划变量，导致求解过程中改动了不可调整的内容，触发额外的硬约束违例。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rukawaa11