Class LinearOptimizationSolution

LinearOptimizationSolution

הפתרון של תוכנית לינארית. הדוגמה הבאה פותרת את התוכנית הלינארית הבאה:

שני משתנים, x ו-y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

יעד:
מקסימום x + y

var 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
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('Objective  value: ' + solution.getObjectiveValue());
  Logger.log('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));
  Logger.log('Value of y: ' + solution.getVariableValue('y'));
}

שיטות

שיטה	סוג הערך המוחזר	תיאור קצר
getObjectiveValue()	Number	הפונקציה מקבלת את הערך של פונקציית היעד בפתרון הנוכחי.
getStatus()	Status	קבלת הסטטוס של הפתרון.
getVariableValue(variableName)	Number	הפונקציה מקבלת את הערך של משתנה בפתרון שנוצר על ידי הקריאה האחרונה ל-LinearOptimizationEngine.solve().
isValid()	Boolean	קובע אם הפתרון הוא מעשי או אופטימלי.

מסמכי תיעוד מפורטים

getObjectiveValue()

הפונקציה מקבלת את הערך של פונקציית היעד בפתרון הנוכחי.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(), addConstraint(), etc
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
Logger.log('ObjectiveValue: ' + solution.getObjectiveValue());

חזרה

Number – הערך של פונקציית היעד

---

getStatus()

קבלת הסטטוס של הפתרון. לפני פתרון בעיה, הסטטוס יהיה NOT_SOLVED.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(), addConstraint(), etc
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
if (solution.getStatus() != LinearOptimizationService.Status.FEASIBLE &&
    solution.getStatus() != LinearOptimizationService.Status.OPTIMAL) {
  throw 'No solution ' + status;
}
Logger.log('Status: ' + solution.getStatus());

חזרה

Status – סטטוס הפותר

---

getVariableValue(variableName)

הפונקציה מקבלת את הערך של משתנה בפתרון שנוצר על ידי הקריאה האחרונה ל-LinearOptimizationEngine.solve().

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(), addConstraint(), etc
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
Logger.log('Value of x: ' + solution.getVariableValue('x'));

פרמטרים

שם	סוג	תיאור
variableName	String	שם המשתנה

חזרה

Number – ערך המשתנה בפתרון

---

isValid()

קובעת אם הפתרון הוא מעשי או אופטימלי.

var engine = LinearOptimizationService.createEngine();

// Add variables, constraints and define the objective with addVariable(), addConstraint(), etc
engine.addVariable('x', 0, 10);

// ...

// Solve the linear program
var solution = engine.solve();
if (!solution.isValid()) {
  throw 'No solution ' + status;
}

חזרה

Boolean – true אם הפתרון תקין (Status.FEASIBLE או Status.OPTIMAL); false אם לא