דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

Class LinearOptimizationEngine

המנוע שמשמש למודל ולפתרון של תוכנית לינארית. הדוגמה הבאה פותרת את הבעיות הבאות תוכנית לינארית:

שני משתנים, x ו-y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

יעד:
מקסימום 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('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));
  Logger.log('Value of y: ' + solution.getVariableValue('y'));
}

שיטות

שיטה	סוג הערך המוחזר	תיאור קצר
`addConstraint(lowerBound, upperBound)`	`LinearOptimizationConstraint`	הפונקציה מוסיפה אילוץ לינארי חדש במודל.
`addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients)`	`LinearOptimizationEngine`	הוספת אילוצים באצווה למודל.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound)`	`LinearOptimizationEngine`	הפונקציה מוסיפה משתנה רציף חדש למודל.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type)`	`LinearOptimizationEngine`	הפונקציה מוסיפה משתנה חדש למודל.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient)`	`LinearOptimizationEngine`	הפונקציה מוסיפה משתנה חדש למודל.
`addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients)`	`LinearOptimizationEngine`	הפונקציה מוסיפה למודל משתנים באצווה.
`setMaximization()`	`LinearOptimizationEngine`	מגדיר את כיוון האופטימיזציה למיקסום פונקציית היעד הלינארית.
`setMinimization()`	`LinearOptimizationEngine`	מגדיר את כיוון האופטימיזציה לצמצום פונקציית היעד הלינארית.
`setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)`	`LinearOptimizationEngine`	מגדירה את המקדם של משתנה בפונקציית היעד הלינארית.
`solve()`	`LinearOptimizationSolution`	הפונקציה פותרת את התוכנית הלינארית הנוכחית עם תאריך היעד שמוגדר כברירת מחדל, שהוא 30 שניות.
`solve(seconds)`	`LinearOptimizationSolution`	פותר את התוכנית הלינארית הנוכחית.

מסמכי תיעוד מפורטים

`addConstraint(lowerBound, upperBound)`

הפונקציה מוסיפה אילוץ לינארי חדש במודל. הגבול העליון והגבול התחתון של האילוץ הם מוגדר בזמן היצירה. מקדמים של המשתנים מוגדרים באמצעות קריאות ל-LinearOptimizationConstraint.setCoefficient(variableName, coefficient).

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Create a linear constraint with the bounds 0 and 10
var constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Create a variable so we can add it to the constraint
engine.addVariable('x', 0, 5);

// Set the coefficient of the variable in the constraint. The constraint is now:
// 0 <= 2 * x <= 5
constraint.setCoefficient('x', 2);

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`lowerBound`	`Number`	הגבול התחתון של האילוץ
`upperBound`	`Number`	הגבול העליון של האילוץ

חזרה

LinearOptimizationConstraint – האילוץ נוצר

`addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients)`

הוספת אילוצים באצווה למודל.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a boolean variable 'x' (integer >= 0 and <= 1) and a real (continuous >= 0 and <= 100)
variable 'y'.
engine.addVariables(['x', 'y'], [0, 0], [1, 100],
    [LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER,
        LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS]);

// Adds two constraints:
//   0 <= x + y <= 3
//   1 <= 10 * x - y <= 5
engine.addConstraints([0.0, 1.0], [3.0, 5.0], [['x', 'y'], ['x', 'y']], [[1, 1], [10, -1]]);

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`lowerBounds`	`Number[]`	הגבול התחתון של המגבלות
`upperBounds`	`Number[]`	הגבול העליון של המגבלות
`variableNames`	`String[][]`	שמות המשתנים שעבורם הוגדרו מקדמים
`coefficients`	`Number[][]`	מגדירים מקדמים

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`addVariable(name, lowerBound, upperBound)`

הפונקציה מוסיפה משתנה רציף חדש למודל. יש הפניה למשתנה באמצעות השם שלו. הסוג מוגדר ל-VariableType.CONTINUOUS.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();
var constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Add a boolean variable (integer >= 0 and <= 1)
engine.addVariable('x', 0, 1, LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER);

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`name`	`String`	השם הייחודי של המשתנה
`lowerBound`	`Number`	הגבול התחתון של המשתנה
`upperBound`	`Number`	הגבול העליון של המשתנה

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type)`

הפונקציה מוסיפה משתנה חדש למודל. יש הפניה למשתנה באמצעות השם שלו.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();
var constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Add a boolean variable (integer >= 0 and <= 1)
engine.addVariable('x', 0, 1, LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER);

// Add a real (continuous) variable
engine.addVariable('y', 0, 100, LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS);

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`name`	`String`	השם הייחודי של המשתנה
`lowerBound`	`Number`	הגבול התחתון של המשתנה
`upperBound`	`Number`	הגבול העליון של המשתנה
`type`	`VariableType`	סוג המשתנה, יכול להיות אחד מ-`VariableType`

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient)`

הפונקציה מוסיפה משתנה חדש למודל. יש הפניה למשתנה באמצעות השם שלו.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();
var constraint = engine.addConstraint(0, 10);

// Add a boolean variable (integer >= 0 and <= 1)
engine.addVariable('x', 0, 1, LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER, 2);
// The objective is now 2 * x.

// Add a real (continuous) variable
engine.addVariable('y', 0, 100, LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS, -5);
// The objective is now 2 * x - 5 * y.

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`name`	`String`	השם הייחודי של המשתנה
`lowerBound`	`Number`	הגבול התחתון של המשתנה
`upperBound`	`Number`	הגבול העליון של המשתנה
`type`	`VariableType`	סוג המשתנה, יכול להיות אחד מ-`VariableType`
`objectiveCoefficient`	`Number`	מקדם היעד של המשתנה

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients)`

הפונקציה מוסיפה למודל משתנים באצווה. השמות מפנים למשתנים.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a boolean variable 'x' (integer >= 0 and <= 1) and a real (continuous >=0 and <= 100)
// variable 'y'.
engine.addVariables(['x', 'y'], [0, 0], [1, 100],
    [LinearOptimizationService.VariableType.INTEGER,
        LinearOptimizationService.VariableType.CONTINUOUS]);

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`names`	`String[]`	שמות ייחודיים של המשתנים
`lowerBounds`	`Number[]`	גבול תחתון של המשתנים
`upperBounds`	`Number[]`	הגבולות העליונים של המשתנים
`types`	`VariableType[]`	סוגי המשתנים, יכולים להיות אחד מ-`VariableType`
`objectiveCoefficients`	`Number[]`	מקדמים אובייקטיביים של המשתנים

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`setMaximization()`

מגדיר את כיוון האופטימיזציה למיקסום פונקציית היעד הלינארית.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

// Set the coefficient of 'y' in the objective.
// The objective is now 5 * y
engine.setObjectiveCoefficient('y', 5);

// We want to maximize.
engine.setMaximization();

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`setMinimization()`

מגדיר את כיוון האופטימיזציה לצמצום פונקציית היעד הלינארית.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

// Set the coefficient of 'y' in the objective.
// The objective is now 5 * y
engine.setObjectiveCoefficient('y', 5);

// We want to minimize
engine.setMinimization();

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)`

מגדירה את המקדם של משתנה בפונקציית היעד הלינארית.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add a real (continuous) variable. Notice the lack of type specification.
engine.addVariable('y', 0, 100);

// Set the coefficient of 'y' in the objective.
// The objective is now 5 * y
engine.setObjectiveCoefficient('y', 5);

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`variableName`	`String`	שם המשתנה שעבורו מגדירים את המקדם
`coefficient`	`Number`	המקדם של המשתנה בפונקציית היעד

חזרה

LinearOptimizationEngine – מנוע אופטימיזציה לינארי

`solve()`

הפונקציה פותרת את התוכנית הלינארית הנוכחית עם תאריך היעד שמוגדר כברירת מחדל, שהוא 30 שניות. מחזירה את הפתרון שנמצא.

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 ' + solution.getStatus();
}
Logger.log('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));

חזרה

LinearOptimizationSolution – פתרון האופטימיזציה

`solve(seconds)`

פותר את התוכנית הלינארית הנוכחית. מחזירה את הפתרון שנמצא. ואם זו שיטה אופטימלית לפתרון הבעיה.

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(300);
if (!solution.isValid()) {
  throw 'No solution ' + solution.getStatus();
}
Logger.log('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
`seconds`	`Number`	מועד אחרון לפתרון הבעיה, בשניות; המועד האחרון המקסימלי הוא 300 שניות

חזרה

LinearOptimizationSolution – פתרון האופטימיזציה