এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

Class LinearOptimizationSolution

একটি লিনিয়ার প্রোগ্রামের সমাধান। নীচের উদাহরণ নিম্নলিখিত লিনিয়ার প্রোগ্রাম সমাধান করে:

দুটি ভেরিয়েবল, x এবং y :
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

উদ্দেশ্য:
x + y সর্বাধিক করুন

var 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
var constraint = engine.addConstraint(0, 10);
constraint.setCoefficient('x', 2);
constraint.setCoefficient('y', 5);

// Create the constraint: 0 <= 10 * x + 3 * y <= 20
var 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
var solution = engine.solve();
if (!solution.isValid()) {
  Logger.log('No solution ' + solution.getStatus());
} else {
  Logger.log('Objective  value: ' + solution.getObjectiveValue());
  Logger.log('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));
  Logger.log('Value of y: ' + solution.getVariableValue('y'));
}

পদ্ধতি

পদ্ধতি	রিটার্ন টাইপ	সংক্ষিপ্ত বর্ণনা
`getObjectiveValue()`	`Number`	বর্তমান সমাধানে উদ্দেশ্য ফাংশনের মান পায়।
`getStatus()`	`Status`	সমাধানের মর্যাদা পায়।
`getVariableValue(variableName)`	`Number`	`LinearOptimizationEngine.solve()` এ শেষ কলের মাধ্যমে তৈরি করা সমাধানে একটি ভেরিয়েবলের মান পায়।
`isValid()`	`Boolean`	সমাধানটি সম্ভাব্য বা সর্বোত্তম কিনা তা নির্ধারণ করে।

বিস্তারিত ডকুমেন্টেশন

`getObjectiveValue()`

বর্তমান সমাধানে উদ্দেশ্য ফাংশনের মান পায়।

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

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

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
Logger.log('ObjectiveValue: ' + solution.getObjectiveValue());

প্রত্যাবর্তন

Number — উদ্দেশ্য ফাংশনের মান

`getStatus()`

সমাধানের মর্যাদা পায়। একটি সমস্যা সমাধানের আগে, স্ট্যাটাসটি NOT_SOLVED হবে।

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

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

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
if (solution.getStatus() != LinearOptimizationService.Status.FEASIBLE &&
    solution.getStatus() != LinearOptimizationService.Status.OPTIMAL) {
  throw 'No solution ' + status;
}
Logger.log('Status: ' + solution.getStatus());

প্রত্যাবর্তন

Status - সমাধানকারীর অবস্থা

`getVariableValue(variableName)`

LinearOptimizationEngine.solve() এ শেষ কলের মাধ্যমে তৈরি করা সমাধানে একটি ভেরিয়েবলের মান পায়।

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

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

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
Logger.log('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));

পরামিতি

নাম	টাইপ	বর্ণনা
`variableName`	`String`	ভেরিয়েবলের নাম

প্রত্যাবর্তন

Number — সমাধানের ভেরিয়েবলের মান

`isValid()`

সমাধানটি সম্ভাব্য বা সর্বোত্তম কিনা তা নির্ধারণ করে।

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

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

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
if (!solution.isValid()) {
  throw 'No solution ' + status;
}

প্রত্যাবর্তন

Boolean — true যদি সমাধানটি বৈধ হয় ( Status.FEASIBLE বা Status.OPTIMAL ); false না হলে