在Java项目中，如何利用OptaPlanner规划引擎设计一个高效的车间调度系统？请提供实施步骤和示例代码。

车间调度系统是生产管理中的一个关键环节，需要综合考虑设备、员工、时间等多种资源的合理分配。OptaPlanner是一个强大的Java规划引擎，可以有效地解决这类问题。下面将详细介绍如何使用OptaPlanner来设计和实现车间调度系统。

参考资源链接：[OptaPlanner中文手册：Java规划引擎详解及实战应用](https://wenku.csdn.net/doc/6z25zwsvgc?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义领域模型，包括车间中的所有实体，如任务、机器、员工等，并且为这些实体配置相应的约束条件。例如，任务在机器上运行时不能同时在其他机器上运行（硬约束），并且你可能希望避免机器的频繁启动和停止以节省能源（软约束）。

接下来，你需要配置OptaPlanner求解器，包括选择适当的算法和设置搜索空间。OptaPlanner提供了多种算法，如快速本地搜索（Quick-Local-Search）、时间排序算法（Time-Bucketing）等，你可以根据实际问题的复杂度选择合适的算法。

然后，你需要使用Java API来实现规划实体和规划变量的定义。例如，定义一个任务类，其中包含任务ID、执行时间等属性；定义一个机器类，包含机器ID、当前状态等属性。规划变量则可能包括任务开始时间、分配给任务的机器等。

在定义好领域模型和配置好求解器后，你需要编写代码来初始化问题和求解器。可以使用OptaPlanner提供的Builder模式来构建问题实例，并配置规划解决方案的评分规则。评分规则决定了每个解决方案的质量，它基于硬约束和软约束的违反程度来计算总分。

最后，你可以启动求解器来寻找最优的调度方案。求解器运行后，可以获取最优解，并将其应用到生产系统中。

以下是一个简化的示例代码，用于展示如何设置OptaPlanner以解决车间调度问题：

// 定义任务实体
class Task {
    private Long id;
    private int duration; // 任务持续时间
    // 其他属性和方法省略...
}

// 定义机器实体
class Machine {
    private Long id;
    private boolean isIdle; // 机器空闲状态
    // 其他属性和方法省略...
}

// 规划解决方案
class Solution {
    // 定义规划变量，例如任务和机器之间的关系
    private Map<Task, Machine> taskToMachineMap;
    // 其他变量和方法省略...
}

// 使用Java API配置求解器
SolverFactory<Solution> solverFactory = SolverFactory.createFromXmlResource(

参考资源链接：[OptaPlanner中文手册：Java规划引擎详解及实战应用](https://wenku.csdn.net/doc/6z25zwsvgc?spm=1055.2569.3001.10343)