Class LinearOptimizationSolution

Solution d'optimisation linéaire

Solution d'un programme linéaire. L'exemple ci-dessous résout le programme linéaire suivant:

Deux variables, x et y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

Objectif:
Maximiser 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')}`);
}

Méthodes

Méthode	Type renvoyé	Brève description
getObjectiveValue()	Number	Récupère la valeur de la fonction objectif dans la solution actuelle.
getStatus()	Status	Récupère l'état de la solution.
getVariableValue(variableName)	Number	Récupère la valeur d'une variable dans la solution créée par le dernier appel à LinearOptimizationEngine.solve().
isValid()	Boolean	Détermine si la solution est réalisable ou optimale.

Documentation détaillée

getObjectiveValue()

Récupère la valeur de la fonction objectif dans la solution actuelle.

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()}`);

Renvois

Number : valeur de la fonction objectif

---

getStatus()

Récupère l'état de la solution. Avant que le problème ne soit résolu, son état est 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}`);

Renvois

Status : état du solveur

---

getVariableValue(variableName)

Récupère la valeur d'une variable dans la solution créée par le dernier appel à LinearOptimizationEngine.solve().

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')}`);

Paramètres

Nom	Type	Description
variableName	String	nom de la variable

Renvois

Number : valeur de la variable dans la solution

---

isValid()

Détermine si la solution est réalisable ou optimale.

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()}`;
}

Renvois

Boolean : true si la solution est valide (Status.FEASIBLE ou Status.OPTIMAL) ; false sinon