La solución de un programa lineal. En el siguiente ejemplo, se resuelve el siguiente programa lineal:
Dos variables, x
y y
:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5
Restricciones:
0 ≤ 2 * x + 5 * y ≤ 10
0 ≤ 10 * x + 3 * y ≤ 20
Objetivo:
Maximizar 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')}`); }
Métodos
Método | Tipo de datos que se muestra | Descripción breve |
---|---|---|
get | Number | Obtiene el valor de la función objetivo en la solución actual. |
get | Status | Obtiene el estado de la solución. |
get | Number | Obtiene el valor de una variable en la solución creada por la última llamada a Linear . |
is | Boolean | Determina si la solución es factible o óptima. |
Documentación detallada
get Objective Value()
Obtiene el valor de la función objetivo en la solución actual.
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()}`);
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Number
: Es el valor de la función objetivo.
get Status()
Obtiene el estado de la solución. Antes de resolver un problema, el estado será 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}`);
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Status
: Es el estado del solucionador.
get Variable Value(variableName)
Obtiene el valor de una variable en la solución creada por la última llamada a Linear
.
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')}`);
Parámetros
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
variable | String | nombre de la variable |
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Number
: Es el valor de la variable en la solución.
is Valid()
Determina si la solución es factible o óptima.
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()}`; }
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Boolean
: true
si la solución es válida (Status.FEASIBLE
o Status.OPTIMAL
); false
si no lo es