Optimization Service
Optimierung
Dienst für die lineare Optimierung, der zum Modellieren und Lösen von linearen Modellen mit linearen oder gemischten Ganzzahlen verwendet wird.
Kurse
Name | Kurzbeschreibung |
LinearOptimizationConstraint | Objekt, das eine lineare Einschränkung der Form lowerBound ≤ Sum(a(i) x(i)) ≤ upperBound speichert, wobei lowerBound und upperBound Konstanten, a(i) konstante Koeffizienten und x(i) Variablen (unbekannte Werte) sind. |
LinearOptimizationEngine | Die Engine, die zum Modellieren und Lösen eines linearen Programms verwendet wird. |
LinearOptimizationService | Dienst für die lineare Optimierung, der zum Modellieren und Lösen von linearen Modellen mit linearen oder gemischten Ganzzahlen verwendet wird. |
LinearOptimizationSolution | Die Lösung eines linearen Programms. |
Status | Status der Lösung. |
VariableType | Typ der von der Suchmaschine erstellten Variablen. |
Methoden
Methode | Rückgabetyp | Kurzbeschreibung |
addConstraint(lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationConstraint | Fügt dem Modell eine neue lineare Einschränkung hinzu. |
addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients) | LinearOptimizationEngine | Fügt dem Modell im Batch Einschränkungen hinzu. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationEngine | Fügt dem Modell eine neue kontinuierliche Variable hinzu. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type) | LinearOptimizationEngine | Fügt dem Modell eine neue Variable hinzu. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient) | LinearOptimizationEngine | Fügt dem Modell eine neue Variable hinzu. |
addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients) | LinearOptimizationEngine | Fügt dem Modell Variablen im Batch hinzu. |
setMaximization() | LinearOptimizationEngine | Legt die Optimierungsrichtung für die Maximierung der linearen Zielfunktion fest. |
setMinimization() | LinearOptimizationEngine | Legt die Optimierungsrichtung für die Minimierung der linearen Zielfunktion fest. |
setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient) | LinearOptimizationEngine | Legt den Koeffizienten einer Variablen in der linearen Zielfunktion fest. |
solve() | LinearOptimizationSolution | Löst das aktuelle lineare Programm mit der Standardfrist von 30 Sekunden. |
solve(seconds) | LinearOptimizationSolution | Löst das aktuelle lineare Programm. |
Attribute
Property | Typ | Beschreibung |
Status | Status | Status des Matherechners. |
VariableType | VariableType | Typ der vom Matherechner erstellten Variablen. |
Attribute
Property | Typ | Beschreibung |
OPTIMAL | Enum | Status, wenn eine optimale Lösung gefunden wurde. |
FEASIBLE | Enum | Status, wenn eine durchführbare (nicht unbedingt optimale) Lösung gefunden wurde. |
INFEASIBLE | Enum | Status, wenn das aktuelle Modell nicht umsetzbar ist (keine Lösung) |
UNBOUNDED | Enum | Status, wenn das aktuelle Modell nicht gebunden ist. |
ABNORMAL | Enum | Status, wenn aus unerwarteten Gründen keine Lösung gefunden werden konnte. |
MODEL_INVALID | Enum | Status, wenn das Modell ungültig ist. |
NOT_SOLVED | Enum | Status, wenn LinearOptimizationEngine.solve() noch nicht aufgerufen wurde. |
Attribute
Property | Typ | Beschreibung |
INTEGER | Enum | Typ der Variablen, die nur Ganzzahlwerte annehmen kann. |
CONTINUOUS | Enum | Typ der Variablen, die einen beliebigen reellen Wert annehmen kann. |
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Zuletzt aktualisiert: 2023-12-01 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2023-12-01 (UTC)."],[[["The Linear Optimization Service enables the modeling and resolution of linear and mixed-integer linear programs within Apps Script."],["It provides classes like `LinearOptimizationConstraint`, `LinearOptimizationEngine`, and `LinearOptimizationSolution` to define, solve, and retrieve optimization results."],["`LinearOptimizationEngine` allows adding variables, constraints, setting objective functions (maximization or minimization), and solving the linear program."],["Solutions can be evaluated using methods like `getObjectiveValue`, `getStatus`, and `getVariableValue` to understand the optimization outcome."],["The service utilizes various statuses (e.g., `OPTIMAL`, `FEASIBLE`, `INFEASIBLE`) and variable types (`INTEGER`, `CONTINUOUS`) to represent the solution state and variable characteristics."]]],[]]