Class LinearOptimizationService

LinearOptimizationService

선형 및 정수가 혼합된 선형을 모델링하고 해결하는 데 사용되는 선형 최적화 서비스 있습니다. 아래 예에서는 다음 선형 프로그램을 해결합니다.

두 개의 변수 x 및 y:
0 ≤ x ≤ 10 <ph type="x-smartling-placeholder">
</ph> 0 ≤ y ≤ 5

제약조건:
0 ≤ 2 * x + 5 * y ≤ 10
<ph type="x-smartling-placeholder">0 ≤ 10 * x + 3 * y ≤ 20</ph>

목표:
x + y 최대화 

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'));
}

속성

속성유형설명
StatusStatus솔버의 상태입니다.
VariableTypeVariableType솔버에서 만든 변수의 유형입니다.

메서드

메서드반환 유형간략한 설명
createEngine()LinearOptimizationEngine선형 프로그램 (정수 혼합 프로그램)을 푸는 엔진을 만듭니다.

자세한 문서

createEngine()

선형 프로그램 (정수 혼합 프로그램)을 푸는 엔진을 만듭니다. 

// Creates a linear optimization engine.
var engine = LinearOptimizationService.createEngine();
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

리턴

LinearOptimizationEngine - 선형 최적화 엔진