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Class LinearOptimizationEngine

लीनियर प्रोग्राम को मॉडल बनाने और हल करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला इंजन. नीचे दिए गए उदाहरण में, इस लीनियर प्रोग्राम को हल किया गया है:

दो वैरिएबल, x और y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

पाबंदियां:
0 ≤ 2 * x + 5 * y ≤ 10
0 ≤ 10 * x + 3 * y ≤ 20

लक्ष्य:
x + y को ज़्यादा से ज़्यादा करना

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(),
// addConstraint(), etc Add two variables, 0 <= x <= 10 and 0 <= y <= 5
engine.addVariable('x', 0, 10);
engine.addVariable('y', 0, 5);

// Create the constraint: 0 <= 2 * x + 5 * y <= 10
let constraint = engine.addConstraint(0, 10);
constraint.setCoefficient('x', 2);
constraint.setCoefficient('y', 5);

// Create the constraint: 0 <= 10 * x + 3 * y <= 20
constraint = engine.addConstraint(0, 20);
constraint.setCoefficient('x', 10);
constraint.setCoefficient('y', 3);

// Set the objective to be x + y
engine.setObjectiveCoefficient('x', 1);
engine.setObjectiveCoefficient('y', 1);

// Engine should maximize the objective
engine.setMaximization();

// Solve the linear program
const solution = engine.solve();
if (!solution.isValid()) {
  Logger.log(`No solution ${solution.getStatus()}`);
} else {
  Logger.log(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);
  Logger.log(`Value of y: ${solution.getVariableValue('y')}`);
}

तरीके

तरीका	रिटर्न टाइप	संक्षिप्त विवरण
`addConstraint(lowerBound, upperBound)`	`LinearOptimizationConstraint`	मॉडल में नई लीनियर कंस्ट्रेंट जोड़ता है.
`addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients)`	`LinearOptimizationEngine`	मॉडल में बैच के हिसाब से शर्तें जोड़ता है.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound)`	`LinearOptimizationEngine`	मॉडल में एक नया कंटीन्यूअस वैरिएबल जोड़ता है.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type)`	`LinearOptimizationEngine`	मॉडल में एक नया वैरिएबल जोड़ता है.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient)`	`LinearOptimizationEngine`	मॉडल में एक नया वैरिएबल जोड़ता है.
`addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients)`	`LinearOptimizationEngine`	इस तरीके का इस्तेमाल करके, मॉडल में एक साथ कई वैरिएबल जोड़े जा सकते हैं.
`setMaximization()`	`LinearOptimizationEngine`	इस विकल्प का इस्तेमाल, लीनियर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को ज़्यादा से ज़्यादा करने के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन की दिशा सेट करने के लिए किया जाता है.
`setMinimization()`	`LinearOptimizationEngine`	इस विकल्प का इस्तेमाल, लीनियर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को कम करने के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन की दिशा सेट करने के लिए किया जाता है.
`setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)`	`LinearOptimizationEngine`	यह फ़ंक्शन, लीनियर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन में किसी वैरिएबल के कोएफ़िशिएंट को सेट करता है.
`solve()`	`LinearOptimizationSolution`	यह फ़ंक्शन, मौजूदा लीनियर प्रोग्राम को 30 सेकंड की डिफ़ॉल्ट समयसीमा में हल करता है.
`solve(seconds)`	`LinearOptimizationSolution`	इससे मौजूदा लीनियर प्रोग्राम हल किया जाता है.

ज़्यादा जानकारी वाला दस्तावेज़

`addConstraint(lowerBound, upperBound)`

मॉडल में नई लीनियर कंस्ट्रेंट जोड़ता है. कॉन्स्ट्रेंट की ऊपरी और निचली सीमा, कॉन्स्ट्रेंट बनाते समय तय की जाती है. वैरिएबल के लिए कोएफ़िशिएंट, LinearOptimizationConstraint.setCoefficient(variableName, coefficient) को कॉल करके तय किए जाते हैं.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Create a linear constraint with the bounds 0 and 10
const constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Create a variable so we can add it to the constraint
engine.addVariable('x', 0, 5);

// Set the coefficient of the variable in the constraint. The constraint is now:
// 0 <= 2 * x <= 5
constraint.setCoefficient('x', 2);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`lowerBound`	`Number`	बाधा की निचली सीमा
`upperBound`	`Number`	शर्त की ऊपरी सीमा

वापसी का टिकट

LinearOptimizationConstraint — यह पाबंदी बनाई गई

`addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients)`

मॉडल में बैच के हिसाब से शर्तें जोड़ता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a boolean variable 'x' (integer >= 0 and <= 1) and a real (continuous >=
// 0 and <= 100) variable 'y'.
engine.addVariables(
    ['x', 'y'],
    [0, 0],
    [1, 100],
    [
      LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER,
      LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS,
    ],
);

// Adds two constraints:
//   0 <= x + y <= 3
//   1 <= 10 * x - y <= 5
engine.addConstraints(
    [0.0, 1.0],
    [3.0, 5.0],
    [
      ['x', 'y'],
      ['x', 'y'],
    ],
    [
      [1, 1],
      [10, -1],
    ],
);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`lowerBounds`	`Number[]`	पाबंदियों की निचली सीमाएं
`upperBounds`	`Number[]`	सीमाओं की ऊपरी सीमाएं
`variableNames`	`String[][]`	उन वैरिएबल के नाम जिनके लिए कोएफ़िशिएंट सेट किए जा रहे हैं
`coefficients`	`Number[][]`	गुणांक सेट किए जा रहे हैं

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`addVariable(name, lowerBound, upperBound)`

मॉडल में एक नया कंटीन्यूअस वैरिएबल जोड़ता है. वैरिएबल को उसके नाम से रेफ़र किया जाता है. टाइप को VariableType.CONTINUOUS पर सेट किया गया है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();
const constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Add a boolean variable (integer >= 0 and <= 1)
engine.addVariable('x', 0, 1, LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER);

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`name`	`String`	वैरिएबल का यूनीक नाम
`lowerBound`	`Number`	वैरिएबल की निचली सीमा
`upperBound`	`Number`	वैरिएबल की ऊपरी सीमा

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type)`

मॉडल में एक नया वैरिएबल जोड़ता है. वैरिएबल को उसके नाम से रेफ़र किया जाता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();
const constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Add a boolean variable (integer >= 0 and <= 1)
engine.addVariable('x', 0, 1, LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER);

// Add a real (continuous) variable
engine.addVariable(
    'y',
    0,
    100,
    LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS,
);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`name`	`String`	वैरिएबल का यूनीक नाम
`lowerBound`	`Number`	वैरिएबल की निचली सीमा
`upperBound`	`Number`	वैरिएबल की ऊपरी सीमा
`type`	`VariableType`	वैरिएबल का टाइप, `VariableType` में से कोई एक हो सकता है

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient)`

मॉडल में एक नया वैरिएबल जोड़ता है. वैरिएबल को उसके नाम से रेफ़र किया जाता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();
const constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Add a boolean variable (integer >= 0 and <= 1)
engine.addVariable(
    'x',
    0,
    1,
    LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER,
    2,
);
// The objective is now 2 * x.

// Add a real (continuous) variable
engine.addVariable(
    'y',
    0,
    100,
    LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS,
    -5,
);
// The objective is now 2 * x - 5 * y.

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`name`	`String`	वैरिएबल का यूनीक नाम
`lowerBound`	`Number`	वैरिएबल की निचली सीमा
`upperBound`	`Number`	वैरिएबल की ऊपरी सीमा
`type`	`VariableType`	वैरिएबल का टाइप, `VariableType` में से कोई एक हो सकता है
`objectiveCoefficient`	`Number`	वैरिएबल का ऑब्जेक्टिव कोएफ़िशिएंट

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients)`

इस तरीके का इस्तेमाल करके, मॉडल में एक साथ कई वैरिएबल जोड़े जा सकते हैं. वैरिएबल को उनके नाम से रेफ़र किया जाता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a boolean variable 'x' (integer >= 0 and <= 1) and a real (continuous >=0
// and <= 100) variable 'y'.
engine.addVariables(
    ['x', 'y'],
    [0, 0],
    [1, 100],
    [
      LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER,
      LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS,
    ],
);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`names`	`String[]`	वैरिएबल के यूनीक नाम
`lowerBounds`	`Number[]`	वैरिएबल की निचली सीमाएं
`upperBounds`	`Number[]`	वेरिएबल की ऊपरी सीमाएं
`types`	`VariableType[]`	वैरिएबल के टाइप, इनमें से कोई एक हो सकता है `VariableType`
`objectiveCoefficients`	`Number[]`	वैरिएबल के ऑब्जेक्टिव कोएफ़िशिएंट

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`setMaximization()`

इस विकल्प का इस्तेमाल, लीनियर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को ज़्यादा से ज़्यादा करने के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन की दिशा सेट करने के लिए किया जाता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

// Set the coefficient of 'y' in the objective.
// The objective is now 5 * y
engine.setObjectiveCoefficient('y', 5);

// We want to maximize.
engine.setMaximization();

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`setMinimization()`

इस विकल्प का इस्तेमाल, लीनियर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को कम करने के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन की दिशा सेट करने के लिए किया जाता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

// Set the coefficient of 'y' in the objective.
// The objective is now 5 * y
engine.setObjectiveCoefficient('y', 5);

// We want to minimize
engine.setMinimization();

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)`

यह फ़ंक्शन, लीनियर ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन में किसी वैरिएबल के कोएफ़िशिएंट को सेट करता है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

// Set the coefficient of 'y' in the objective.
// The objective is now 5 * y
engine.setObjectiveCoefficient('y', 5);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`variableName`	`String`	उस वैरिएबल का नाम जिसके लिए कोएफ़िशिएंट सेट किया जा रहा है
`coefficient`	`Number`	ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन में वैरिएबल का कोएफ़िशिएंट

वापसी का टिकट

LinearOptimizationEngine — लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन

`solve()`

यह फ़ंक्शन, मौजूदा लीनियर प्रोग्राम को 30 सेकंड की डिफ़ॉल्ट समयसीमा में हल करता है. यह कुकी, खोजे गए समाधान को दिखाती है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(),
// addConstraint(), etc
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

// Solve the linear program
const solution = engine.solve();
if (!solution.isValid()) {
  throw `No solution ${solution.getStatus()}`;
}
Logger.log(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);

वापसी का टिकट

LinearOptimizationSolution — ऑप्टिमाइज़ेशन का समाधान

`solve(seconds)`

इससे मौजूदा लीनियर प्रोग्राम हल किया जाता है. इससे मिला समाधान और यह सबसे सही समाधान है या नहीं, इसकी जानकारी मिलती है.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(),
// addConstraint(), etc
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

// Solve the linear program
const solution = engine.solve(300);
if (!solution.isValid()) {
  throw `No solution ${solution.getStatus()}`;
}
Logger.log(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);

पैरामीटर

नाम	टाइप	ब्यौरा
`seconds`	`Number`	समस्या को हल करने की समयसीमा, सेकंड में; ज़्यादा से ज़्यादा समयसीमा 300 सेकंड है

वापसी का टिकट

LinearOptimizationSolution — ऑप्टिमाइज़ेशन का समाधान