เครื่องมือที่ใช้สร้างโมเดลและแก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้น ตัวอย่างด้านล่างแสดงวิธีแก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นต่อไปนี้
ตัวแปร 2 ตัว ได้แก่ x
และ y
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5
ข้อจำกัด:
0 ≤ 2 * x + 5 * y ≤ 10
0 ≤ 10 * x + 3 * y ≤ 20
วัตถุประสงค์:
เพิ่ม x + y
สูงสุด
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')}`); }
เมธอด
เอกสารประกอบโดยละเอียด
addConstraint(lowerBound, upperBound)
เพิ่มข้อจำกัดเชิงเส้นใหม่ในโมเดล ขอบเขตบนและขอบเขตล่างของข้อจำกัดจะกำหนดไว้เมื่อสร้าง ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรจะกําหนดผ่านการเรียก Linear
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);
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
lower | Number | ขอบเขตล่างของข้อจำกัด |
upper | Number | ขอบเขตบนของข้อจำกัด |
รีเทิร์น
Linear
— ข้อจำกัดที่สร้าง
addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients)
เพิ่มข้อจำกัดแบบเป็นกลุ่มลงในโมเดล
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], ], );
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
lower | Number[] | ขอบเขตล่างของข้อจำกัด |
upper | Number[] | ขอบเขตบนของข้อจำกัด |
variable | String[][] | ชื่อของตัวแปรที่จะตั้งค่าสัมประสิทธิ์ |
coefficients | Number[][] | ค่าสัมประสิทธิ์ที่กำหนด |
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
addVariable(name, lowerBound, upperBound)
เพิ่มตัวแปรต่อเนื่องใหม่ลงในโมเดล ระบบจะอ้างอิงตัวแปรตามชื่อ ประเภทถูกตั้งค่าเป็น Variable
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);
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
name | String | ชื่อที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปร |
lower | Number | ขอบเขตล่างของตัวแปร |
upper | Number | ขอบเขตบนของตัวแปร |
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type)
เพิ่มตัวแปรใหม่ลงในโมเดล ระบบจะอ้างอิงตัวแปรตามชื่อ
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, );
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
name | String | ชื่อที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปร |
lower | Number | ขอบเขตล่างของตัวแปร |
upper | Number | ขอบเขตบนของตัวแปร |
type | Variable | ประเภทของตัวแปร อาจเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้ Variable |
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient)
เพิ่มตัวแปรใหม่ลงในโมเดล ระบบจะอ้างอิงตัวแปรตามชื่อ
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.
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
name | String | ชื่อที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปร |
lower | Number | ขอบเขตล่างของตัวแปร |
upper | Number | ขอบเขตบนของตัวแปร |
type | Variable | ประเภทของตัวแปร อาจเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้ Variable |
objective | Number | สัมประสิทธิ์วัตถุประสงค์ของตัวแปร |
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients)
เพิ่มตัวแปรหลายรายการลงในโมเดล ระบบจะอ้างอิงตัวแปรตามชื่อ
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, ], );
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
names | String[] | ชื่อที่ไม่ซ้ำกันของตัวแปร |
lower | Number[] | ขอบเขตล่างของตัวแปร |
upper | Number[] | ขอบเขตบนของตัวแปร |
types | Variable | ประเภทของตัวแปร อาจเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้ Variable |
objective | Number[] | ค่าสัมประสิทธิ์วัตถุประสงค์ของตัวแปร |
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
setMaximization()
ตั้งค่าทิศทางการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มฟังก์ชันวัตถุประสงค์เชิงเส้นให้สูงสุด
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();
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
setMinimization()
ตั้งค่าทิศทางการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์เชิงเส้น
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();
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient)
กำหนดค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์เชิงเส้น
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);
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
variable | String | ชื่อตัวแปรที่จะตั้งค่าสัมประสิทธิ์ |
coefficient | Number | สัมประสิทธิ์ของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์ |
รีเทิร์น
Linear
— เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น
solve()
แก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นปัจจุบันโดยกำหนดเวลาเริ่มต้นที่ 30 วินาที แสดงผลโซลูชันที่พบ
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')}`);
รีเทิร์น
Linear
— โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพ
solve(seconds)
แก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นปัจจุบัน แสดงผลลัพธ์ที่พบและระบุว่าเป็นโซลูชันที่ดีที่สุดหรือไม่
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')}`);
พารามิเตอร์
ชื่อ | ประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|
seconds | Number | กำหนดเวลาในการแก้ปัญหาเป็นวินาที โดยกำหนดเวลาสูงสุดคือ 300 วินาที |
รีเทิร์น
Linear
— โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพ