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Class LinearOptimizationSolution

Die Lösung eines linearen Programms. Im folgenden Beispiel wird das folgende lineare Programm gelöst:

Zwei Variablen, x und y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

Zielvorhaben:
Wert maximieren x + y

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

Methoden

Methode	Rückgabetyp	Kurzbeschreibung
`getObjectiveValue()`	`Number`	Ruft den Wert der Zielfunktion in der aktuellen Lösung ab.
`getStatus()`	`Status`	Ruft den Status der Lösung ab.
`getVariableValue(variableName)`	`Number`	Ruft den Wert einer Variablen in der Lösung ab, die durch den letzten Aufruf von `LinearOptimizationEngine.solve()` erstellt wurde.
`isValid()`	`Boolean`	Bestimmt, ob die Lösung realisierbar oder optimal ist.

Detaillierte Dokumentation

`getObjectiveValue()`

Ruft den Wert der Zielfunktion in der aktuellen Lösung ab.

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();
Logger.log(`ObjectiveValue: ${solution.getObjectiveValue()}`);

Rückflug

Number – der Wert der Zielfunktion

`getStatus()`

Ruft den Status der Lösung ab. Bevor ein Problem behoben wird, hat es den Status NOT_SOLVED.

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();
const status = solution.getStatus();

if (status !== LinearOptimizationService.Status.FEASIBLE &&
    status !== LinearOptimizationService.Status.OPTIMAL) {
  throw `No solution ${status}`;
}
Logger.log(`Status: ${status}`);

Rückflug

Status – der Status des Solvers

`getVariableValue(variableName)`

Ruft den Wert einer Variablen in der Lösung ab, die durch den letzten Aufruf von LinearOptimizationEngine.solve() erstellt wurde.

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

Parameter

Name	Typ	Beschreibung
`variableName`	`String`	Name der Variablen

Rückflug

Number: Wert der Variablen in der Lösung

`isValid()`

Bestimmt, ob die Lösung realisierbar oder optimal ist.

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()}`;
}

Rückflug

Boolean – true, wenn die Lösung gültig ist (Status.FEASIBLE oder Status.OPTIMAL); false, wenn nicht