Class LinearOptimizationSolution

LinearOptimizationSolution

La soluzione di un programma lineare. L'esempio seguente risolve il seguente programma lineare:

Due variabili, x e y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

Obiettivo:
Massimizzare x + y

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')}`);
}

Metodi

MetodoTipo restituitoBreve descrizione
getObjectiveValue()NumberOttiene il valore della funzione obiettivo nella soluzione corrente.
getStatus()StatusOttiene lo stato della soluzione.
getVariableValue(variableName)NumberOttiene il valore di una variabile nella soluzione creata dall'ultima chiamata a LinearOptimizationEngine.solve().
isValid()BooleanDetermina se la soluzione è fattibile o ottimale.

Documentazione dettagliata

getObjectiveValue()

Ottiene il valore della funzione obiettivo nella soluzione corrente.

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()}`);

Indietro

Number : il valore della funzione obiettivo


getStatus()

Ottiene lo stato della soluzione. Prima di risolvere un problema, lo stato sarà NOT_SOLVED.

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}`);

Indietro

Status : lo stato del risolutore


getVariableValue(variableName)

Ottiene il valore di una variabile nella soluzione creata dall'ultima chiamata a LinearOptimizationEngine.solve().

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')}`);

Parametri

NomeTipoDescrizione
variableNameStringNome della variabile

Indietro

Number : il valore della variabile nella soluzione


isValid()

Determina se la soluzione è fattibile o ottimale.

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()}`;
}

Indietro

Boolean : true se la soluzione è valida (Status.FEASIBLE o Status.OPTIMAL); false in caso contrario