Class LinearOptimizationSolution

SoluçãodeOtimizaçãolinear

A solução de um programa linear. O exemplo abaixo resolve o seguinte programa linear:

Duas variáveis, x e y:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

Restrições:
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 retorno	Breve descrição
getObjectiveValue()	Number	Recebe o valor da função objetivo na solução atual.
getStatus()	Status	Recebe o status da solução.
getVariableValue(variableName)	Number	Recebe o valor de uma variável na solução criada pela última chamada para LinearOptimizationEngine.solve().
isValid()	Boolean	Determina se a solução é viável ou ideal.

Documentação detalhada

getObjectiveValue()

Recebe o valor da função objetivo na solução atual.

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()}`);

Retornar

Number: o valor da função-objetivo

---

getStatus()

Recebe o status da solução. Antes de resolver um problema, o status 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}`);

Retornar

Status: o status do solucionador.

---

getVariableValue(variableName)

Recebe o valor de uma variável na solução criada pela última chamada para 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')}`);

Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
variableName	String	nome da variável

Retornar

Number: o valor da variável na solução

---

isValid()

Determina se a solução é viável ou ideal.

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()}`;
}

Retornar

Boolean: true se a solução for válida (Status.FEASIBLE ou Status.OPTIMAL); false, caso contrário