Class LinearOptimizationService

บริการการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเชิงเส้น

บริการการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้นที่ใช้ในการสร้างโมเดลและแก้ปัญหาเชิงเส้นและโปรแกรมเชิงเส้นแบบผสมระหว่างจำนวนเต็ม ตัวอย่างด้านล่างจะแก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นต่อไปนี้

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 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
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')}`);
}

พร็อพเพอร์ตี้

พร็อพเพอร์ตี้ประเภทคำอธิบาย
StatusStatusสถานะของผู้แก้ปัญหา
VariableTypeVariableTypeประเภทตัวแปรที่สร้างโดยโปรแกรมโซลูชัน

เมธอด

วิธีการประเภทการแสดงผลรายละเอียดแบบย่อ
createEngine()LinearOptimizationEngineสร้างเครื่องมือเพื่อแก้ปัญหาเชิงเส้น (อาจเป็นโปรแกรมแบบผสมระหว่างจำนวนเต็ม)

เอกสารประกอบโดยละเอียด

createEngine()

สร้างเครื่องมือเพื่อแก้ปัญหาเชิงเส้น (อาจเป็นโปรแกรมแบบผสมระหว่างจำนวนเต็ม)

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

// ...

รีเทิร์น

LinearOptimizationEngine — เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น