Class LinearOptimizationSolution

LinearOptimizationSolution

लीनियर प्रोग्राम का समाधान. 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(`Objective  value: ${solution.getObjectiveValue()}`);
  Logger.log(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);
  Logger.log(`Value of y: ${solution.getVariableValue('y')}`);
}

तरीके

तरीकारिटर्न टाइपसंक्षिप्त विवरण
getObjectiveValue()Numberमौजूदा समाधान में ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन की वैल्यू मिलती है.
getStatus()Statusइससे समाधान की स्थिति मिलती है.
getVariableValue(variableName)NumberLinearOptimizationEngine.solve() को आखिरी बार कॉल करने पर बनाए गए समाधान में, किसी वैरिएबल की वैल्यू मिलती है.
isValid()Booleanयह कुकी तय करती है कि समाधान व्यावहारिक है या सबसे अच्छा है.

ज़्यादा जानकारी वाला दस्तावेज़

getObjectiveValue()

मौजूदा समाधान में ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन की वैल्यू 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();
Logger.log(`ObjectiveValue: ${solution.getObjectiveValue()}`);

वापसी का टिकट

Number — ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन की वैल्यू

getStatus()

इससे समाधान की स्थिति मिलती है. समस्या हल करने से पहले, स्टेटस NOT_SOLVED होगा. 

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();
const status = solution.getStatus();

if (status !== LinearOptimizationService.Status.FEASIBLE &&
    status !== LinearOptimizationService.Status.OPTIMAL) {
  throw `No solution ${status}`;
}
Logger.log(`Status: ${status}`);

वापसी का टिकट

Status — समस्या हल करने वाले की स्थिति

getVariableValue(variableName)

LinearOptimizationEngine.solve() को आखिरी बार कॉल करने पर बनाए गए समाधान में, किसी वैरिएबल की वैल्यू 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();
Logger.log(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);

पैरामीटर

नामटाइपब्यौरा
variableNameStringवैरिएबल का नाम

वापसी का टिकट

Number — समाधान में वैरिएबल की वैल्यू

isValid()

यह कुकी तय करती है कि समाधान व्यावहारिक है या सबसे अच्छा 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()}`;
}

वापसी का टिकट

Boolean — true अगर समाधान मान्य है (Status.FEASIBLE या Status.OPTIMAL); false अगर नहीं