Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

Class LinearOptimizationSolution

Rozwiązanie programu liniowego. Przykład poniżej rozwiązuje następujący problem z programem liniowym:

2 zmienne, x i y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

Cel:
Maksymalizacja skuteczności (x + y)

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'));
}

Metody

Metoda	Zwracany typ	Krótki opis
`getObjectiveValue()`	`Number`	Pobiera wartość funkcji celu w bieżącym rozwiązaniu.
`getStatus()`	`Status`	Pobiera stan rozwiązania.
`getVariableValue(variableName)`	`Number`	Pobiera wartość zmiennej w rozwiązaniu utworzonym przez ostatnie wywołanie funkcji `LinearOptimizationEngine.solve()`.
`isValid()`	`Boolean`	Określa, czy rozwiązanie jest możliwe czy optymalne.

Szczegółowa dokumentacja

`getObjectiveValue()`

Pobiera wartość funkcji celu w bieżącym rozwiązaniu.

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());

Powroty

Number – wartość funkcji celu,

`getStatus()`

Pobiera stan rozwiązania. Zanim rozwiążesz problem, stan zmieni się na NOT_SOLVED.

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());

Powroty

Status – stan rozwiązania,

`getVariableValue(variableName)`

Pobiera wartość zmiennej w rozwiązaniu utworzonym przez ostatnie wywołanie funkcji LinearOptimizationEngine.solve().

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'));

Parametry

Nazwa	Typ	Opis
`variableName`	`String`	nazwa zmiennej

Powroty

Number – wartość zmiennej w rozwiązaniu

`isValid()`

Określa, czy rozwiązanie jest możliwe czy optymalne.

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;
}

Powroty

Boolean – true, jeśli rozwiązanie jest prawidłowe (Status.FEASIBLE lub Status.OPTIMAL); false, jeśli nie jest to możliwe.