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Class LinearOptimizationEngine

선형 프로그램을 모델링하고 해결하는 데 사용되는 엔진입니다. 아래 예에서는 다음 선형 프로그램을 해결합니다.

두 변수 x 및 y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

목표:
x + y 극대화

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(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);
  Logger.log(`Value of y: ${solution.getVariableValue('y')}`);
}

메서드

메서드	반환 유형	간략한 설명
`addConstraint(lowerBound, upperBound)`	`LinearOptimizationConstraint`	모델에 새 선형 제약조건을 추가합니다.
`addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients)`	`LinearOptimizationEngine`	모델에 제약 조건을 일괄 추가합니다.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound)`	`LinearOptimizationEngine`	모델에 새 연속 변수를 추가합니다.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type)`	`LinearOptimizationEngine`	모델에 새 변수를 추가합니다.
`addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient)`	`LinearOptimizationEngine`	모델에 새 변수를 추가합니다.
`addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients)`	`LinearOptimizationEngine`	모델에 변수를 일괄 추가합니다.
`setMaximization()`	`LinearOptimizationEngine`	선형 목표 함수를 극대화하도록 최적화 방향을 설정합니다.
`setMinimization()`	`LinearOptimizationEngine`	선형 목적 함수를 최소화하도록 최적화 방향을 설정합니다.
`setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)`	`LinearOptimizationEngine`	선형 목적 함수에서 변수의 계수를 설정합니다.
`solve()`	`LinearOptimizationSolution`	기본 기한 30초로 현재 선형 프로그램을 풀고
`solve(seconds)`	`LinearOptimizationSolution`	현재 선형 프로그램을 풀이합니다.

자세한 문서

`addConstraint(lowerBound, upperBound)`

모델에 새 선형 제약조건을 추가합니다. 제약 조건의 상한과 하한은 생성 시 정의됩니다. 변수의 계수는 LinearOptimizationConstraint.setCoefficient(variableName, coefficient) 호출을 통해 정의됩니다.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Create a linear constraint with the bounds 0 and 10
const 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);

매개변수

이름	유형	설명
`lowerBound`	`Number`	제약조건의 하한값
`upperBound`	`Number`	제약조건의 상한값

리턴

LinearOptimizationConstraint: 생성된 제약조건

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

모델에 제약 조건을 일괄 추가합니다.

const 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],
    ],
);

매개변수

이름	유형	설명
`lowerBounds`	`Number[]`	제약조건의 하한값
`upperBounds`	`Number[]`	제약조건의 상한값
`variableNames`	`String[][]`	계수가 설정되는 변수의 이름
`coefficients`	`Number[][]`	설정되는 계수

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

`addVariable(name, lowerBound, upperBound)`

모델에 새 연속 변수를 추가합니다. 변수는 이름으로 참조됩니다. 유형은 VariableType.CONTINUOUS로 설정됩니다.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();
const 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);

매개변수

이름	유형	설명
`name`	`String`	변수의 고유한 이름
`lowerBound`	`Number`	변수의 하한값
`upperBound`	`Number`	변수의 상한값

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

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

모델에 새 변수를 추가합니다. 변수는 이름으로 참조됩니다.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();
const 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,
);

매개변수

이름	유형	설명
`name`	`String`	변수의 고유한 이름
`lowerBound`	`Number`	변수의 하한값
`upperBound`	`Number`	변수의 상한값
`type`	`VariableType`	변수 유형이며 `VariableType` 중 하나일 수 있습니다.

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

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

모델에 새 변수를 추가합니다. 변수는 이름으로 참조됩니다.

const engine = LinearOptimizationService.createEngine();
const 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.

매개변수

이름	유형	설명
`name`	`String`	변수의 고유한 이름
`lowerBound`	`Number`	변수의 하한값
`upperBound`	`Number`	변수의 상한값
`type`	`VariableType`	변수 유형이며 `VariableType` 중 하나일 수 있습니다.
`objectiveCoefficient`	`Number`	변수의 목적 계수

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

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

모델에 변수를 일괄 추가합니다. 변수는 이름으로 참조됩니다.

const 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,
    ],
);

매개변수

이름	유형	설명
`names`	`String[]`	고유한 변수 이름
`lowerBounds`	`Number[]`	변수의 하한
`upperBounds`	`Number[]`	변수의 상한값
`types`	`VariableType[]`	변수 유형이며 `VariableType` 중 하나일 수 있습니다.
`objectiveCoefficients`	`Number[]`	변수의 목적론적 계수

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

`setMaximization()`

선형 목표 함수를 극대화하도록 최적화 방향을 설정합니다.

const 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();

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

`setMinimization()`

선형 목적 함수를 최소화하도록 최적화 방향을 설정합니다.

const 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();

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

`setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)`

선형 목적 함수에서 변수의 계수를 설정합니다.

const 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);

매개변수

이름	유형	설명
`variableName`	`String`	계수가 설정되는 변수의 이름
`coefficient`	`Number`	목적 함수의 변수 계수

리턴

LinearOptimizationEngine: 선형 최적화 엔진

`solve()`

기본 기한 30초로 현재 선형 프로그램을 풀고 찾은 솔루션을 반환합니다.

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()}`;
}
Logger.log(`Value of x: ${solution.getVariableValue('x')}`);

리턴

LinearOptimizationSolution: 최적화의 솔루션

`solve(seconds)`

현재 선형 프로그램을 풀이합니다. 발견된 솔루션과 최적의 솔루션인지 여부를 반환합니다.

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

매개변수

이름	유형	설명
`seconds`	`Number`	문제 해결 기한(초)입니다. 최대 기한은 300초입니다.

리턴

LinearOptimizationSolution: 최적화의 솔루션