Class LinearOptimizationSolution

Решение для линейной оптимизации

Решение линейной программы. В приведенном ниже примере решается следующая линейная программа:

Две переменные, x и y :
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

Цель:
Максимизировать 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')}`);
}

Методы

Метод Тип возврата Краткое описание
get Objective Value() Number Получает значение целевой функции в текущем решении.
get Status() Status Получает состояние решения.
get Variable Value(variableName) Number Получает значение переменной в решении, созданном последним вызовом Linear Optimization Engine.solve() .
is Valid() Boolean Определяет, является ли решение осуществимым или оптимальным.

Подробная документация

get Objective Value()

Получает значение целевой функции в текущем решении.

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()}`);

Возвращаться

Number — значение целевой функции

get Status()

Получает состояние решения. Перед решением проблемы статус будет 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}`);

Возвращаться

Status — статус решателя

get Variable Value(variableName)

Получает значение переменной в решении, созданном последним вызовом Linear Optimization Engine.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')}`);

Параметры

Имя Тип Описание
variable Name String имя переменной

Возвращаться

Number — значение переменной в решении

is Valid()

Определяет, является ли решение осуществимым или оптимальным.

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()}`;
}

Возвращаться

Boolean — true , если решение допустимо ( Status.FEASIBLE или Status.OPTIMAL ); false если нет