Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Class LinearOptimizationSolution

Doğrusal programın çözümü. Aşağıdaki örnekte aşağıdaki doğrusal program çözülmektedir:

x ve y adlı iki değişken:
0 ≤ x ≤ 10
0 ≤ y ≤ 5

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

Hedef:
x + y değerini artırma

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')}`);
}

Yöntemler

Yöntem	Dönüş türü	Kısa açıklama
`getObjectiveValue()`	`Number`	Geçerli çözümdeki hedef işlevin değerini alır.
`getStatus()`	`Status`	Çözümün durumunu alır.
`getVariableValue(variableName)`	`Number`	`LinearOptimizationEngine.solve()` işlevine yapılan son çağrıyla oluşturulan çözümdeki bir değişkenin değerini alır.
`isValid()`	`Boolean`	Çözümün uygulanabilir veya optimum olup olmadığını belirler.

Ayrıntılı dokümanlar

`getObjectiveValue()`

Geçerli çözümdeki hedef işlevin değerini alır.

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()}`);

Return

Number: Hedef işlevin değeri

`getStatus()`

Çözümün durumunu alır. Bir sorun çözülmeden önce durum NOT_SOLVED olur.

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}`);

Return

Status: Çözümleyicinin durumu

`getVariableValue(variableName)`

LinearOptimizationEngine.solve() işlevine yapılan son çağrıyla oluşturulan çözümdeki bir değişkenin değerini alır.

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')}`);

Parametreler

Ad	Tür	Açıklama
`variableName`	`String`	değişkenin adı

Return

Number: Çözümdeki değişkenin değeri

`isValid()`

Çözümün uygulanabilir veya optimum olup olmadığını belirler.

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()}`;
}

Return

Boolean: Çözüm geçerliyse (Status.FEASIBLE veya Status.OPTIMAL) true, geçerli değilse false