線形最適化サービス。線形と混合整数線形のモデル化と解法に使用されます。 学びました以下の例は、次の線形プログラムを解きます。
2 つの変数 x
と y
:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5
制約:
0 ≤ 2 * x + 5 * y ≤ 10
0 ≤ 10 * x + 3 * y ≤ 20
目標:
x + y
の最大化
var engine = LinearOptimizationService.createEngine(); // Add variables, constraints and define the objective using 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')); }
プロパティ
プロパティ | タイプ | 説明 |
---|---|---|
Status | Status | ソルバーのステータス。 |
VariableType | VariableType | ソルバーによって作成された変数の型。 |
メソッド
メソッド | 戻り値の型 | 概要 |
---|---|---|
createEngine() | LinearOptimizationEngine | 線形プログラム(場合によっては、整数が混在するプログラム)を解決するエンジンを作成します。 |
詳細なドキュメント
createEngine()
線形プログラム(場合によっては、整数が混在するプログラム)を解決するエンジンを作成します。
// Creates a linear optimization engine. var engine = LinearOptimizationService.createEngine(); engine.addVariable('x', 0, 10); // ...
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