Optimization Service
Ottimizzazione
Il servizio di ottimizzazione lineare, utilizzato per modellare e risolvere programmi lineari e lineari interi misti.
Corsi
Nome | Breve descrizione |
LinearOptimizationConstraint | Oggetto che memorizza una restrizione lineare del tipo lowerBound ≤ Sum(a(i) x(i)) ≤ upperBound
dove lowerBound e upperBound sono costanti, a(i) sono coefficienti
costanti e x(i) sono variabili (sconosciute). |
LinearOptimizationEngine | Il motore utilizzato per modellare e risolvere un programma lineare. |
LinearOptimizationService | Il servizio di ottimizzazione lineare, utilizzato per modellare e risolvere programmi lineari e lineari interi misti. |
LinearOptimizationSolution | La soluzione di un programma lineare. |
Status | Stato della soluzione. |
VariableType | Tipo di variabili create dal motore. |
Metodi
Metodo | Tipo restituito | Breve descrizione |
addConstraint(lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationConstraint | Aggiunge una nuova limitazione lineare nel modello. |
addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients) | LinearOptimizationEngine | Aggiunge vincoli in batch al modello. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationEngine | Aggiunge una nuova variabile continua al modello. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type) | LinearOptimizationEngine | Aggiunge una nuova variabile al modello. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient) | LinearOptimizationEngine | Aggiunge una nuova variabile al modello. |
addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients) | LinearOptimizationEngine | Aggiunge le variabili al modello in blocco. |
setMaximization() | LinearOptimizationEngine | Imposta la direzione di ottimizzazione per massimizzare la funzione obiettivo lineare. |
setMinimization() | LinearOptimizationEngine | Imposta la direzione di ottimizzazione in modo da ridurre al minimo la funzione obiettivo lineare. |
setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient) | LinearOptimizationEngine | Imposta il coefficiente di una variabile nella funzione obiettivo lineare. |
solve() | LinearOptimizationSolution | Risolve il programma lineare corrente con la scadenza predefinita di 30 secondi. |
solve(seconds) | LinearOptimizationSolution | Risolve il programma lineare corrente. |
Proprietà
Proprietà | Tipo | Descrizione |
Status | Status | Stato del risolutore. |
VariableType | VariableType | Tipo di variabili create dal risolutore. |
Proprietà
Proprietà | Tipo | Descrizione |
OPTIMAL | Enum | Stato quando è stata trovata una soluzione ottimale. |
FEASIBLE | Enum | Stato quando è stata trovata una soluzione praticabile (non necessariamente ottimale). |
INFEASIBLE | Enum | Stato quando il modello corrente non è fattibile (non ha soluzione). |
UNBOUNDED | Enum | Stato quando il modello corrente non è vincolato. |
ABNORMAL | Enum | Stato quando non è stato possibile trovare una soluzione per motivi imprevisti. |
MODEL_INVALID | Enum | Stato quando il modello non è valido. |
NOT_SOLVED | Enum | Stato quando LinearOptimizationEngine.solve() non è stato ancora chiamato. |
Proprietà
Proprietà | Tipo | Descrizione |
INTEGER | Enum | Tipo di variabile che può assumere solo valori interi. |
CONTINUOUS | Enum | Tipo di variabile che può assumere qualsiasi valore reale. |
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Ultimo aggiornamento 2024-12-03 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2024-12-03 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."]]],["The linear optimization service models and solves linear and mixed-integer linear programs. Key actions include: creating an engine (`LinearOptimizationEngine`), adding variables with bounds and types, adding constraints to the model, setting the objective function's direction (maximize or minimize), and setting coefficients for variables in the objective function and constraints. The `solve()` method then computes the solution. The `LinearOptimizationSolution` object contains methods to determine solution status, objective value, and variable values.\n"]]